# Данный файл является образцом оформления README Содержит структуру и примеры заполнения. В ходе цикла лабораторных работ будет обновляться, дополняться и модифицировать. Однако для каждой лабораторной работы должен быть коммит, в котором README содержит актуальную информацию для данной ЛР. Просьба называть эти коммиты `LR1_final`, `LR2_final`,... # Описание проекта Проект посвящен решеню задачи предсказания цен на квартиры..... Ссылка на исходную выборку данных # Запуск Для запуска проекта необходимо выполнить команды: ``` git clone .... cd ... установка окружения активация окружения установка зависимостей ``` # Исследование данных > Результаты этапа записываются и в блокноте, и в README. Можно просто скопировать Находится в `./eda/eda.ipynb`. Основные результаты: В ходе исследования были проведены действия: * Удалены записи с отрицательным значением цены * Удалены записи с количеством этажей меньше, чем номер этажа * ... * Были проверены столбцы 'feature_1', 'feature_2', 'feature_M' на валидность - данные не противоречивы * Были удалены столбцы ... * Для столбцов 'feature_1', 'feature_2' изменен тип данных на int8 * Был сформирован новый признак - `is_first_floor` - находится ли квартира на первом этаже. В ходе анализа были выявлены следующие закономерности: * Цены на квартиры верхних и нижних этажей в среднем ниже остальных (см график `./eda/graph1.png`) * Другие выводы и закономерности, полученные в ходе eda со ссылками на графики. Обработанная выборка сохранена в файл `./data/clean_data.pkl` # Настройка и обучение модели На настройки модели используется MLFlow... Для запуска выполнить.... ``` Скрипты ``` Исследования находятся в файле `...ipynb` Лучшая модель показывает такой-то результат, получена в `run_id = .....` # Создание сервисов ...