Основной таск: ML
- Сделайте предварительный анализ данных. (EDA)
- Создайте визуализации используя seaborn и matplotlib: графики зависимости, гистограммы, боксплот). Найдите параметр с самой большой корреляцией
- На основе анализа сделайте какие то выводы по данным
- Проведите пре процессинг данных если необходимо
- Создайте модель по данному датасету. ( можете использовать xgboost, lightgbm, catboost)
- Используйте тюнинг гиперпараметров, аргументируйте свой выбор
- Выведите метрики по полученной модели (основная метрика confusion matrix)