data_wagon_hack_2023
Data Wagon 2023 (hack)
RU
1. Введение
Целью проекта является создание системы предсказания отправления вагонов в плановый ремонт.
Решение нашей команды (fit_predict
) заняло 8 место из более 50 команд на либерборде.
F1 = 0.55443 (публичный скор), 0.55730 (приватный срок)
2. Структура проекта
data
: содержит данные для исследованийfinal
: готовые данные, например, submissionsprocessed
: обработанные данныеraw
: содержит сырые данные
docs
: вспомогательная документацияpdf
: презентация по хакатонуimages
: графики
research
содержит скрипты исследования (.py формата) и .ipynb:src
: готовые классы / утилиты для исследованийdata_generation.py
: скрипт генерации данных для обученияmodeling.py
: скрипт моделирования и обучения Catboostpredict_submission.py
скрипт создания сабмита для платформыmain_notebook.ipynb
ноутбук, объединяющий в себе указанные выше 3 файла.
3. Установка
Для работы использовался Python 3.11.0, необходимые библиотеки есть в requirements.txt
EN
1. Intro
The aim of project is development system for prediction railway cars repair time
Our team's solution (fit_predict
) took 8th place out of more than 50 teams on the leaderboard.
F1 = 0.55443 (public score), 0.55730 (private score)
2. Project structure
data
: сontains research datafinal
: submissions to leaderboardprocessed
: processed data ready for modelingraw
: raw data from many sources
docs
: documentationpdf
: hack presentationimages
: graphs
research
contains research scripts in .py and .ipynb formatssrc
: useful utilsdata_generation.py
: data preprocessingmodeling.py
: modeling by Catboostpredict_submission.py
submit generatormain_notebook.ipynb
notebook for orgs, just combination of 3 upper scripts.
3. Install
We used Python 3.11.0, all dependencies are in requrements.txt
file.
Описание
Решение задачи трека # 2 (Предсказание отправления железнодорожного вагона в ремонт) команды `fit_predict`
Языки
Jupyter Notebook
- Python