Классифицировать типы горных пород, содержащих нефть по набору одномерных сигналов. Исходный датасет - скважинные данные одного из реальных месторождений компании.
├── Presentation.pptx -- Презентация решения
├── Submission.ipynb -- Ноутбук с лучшим сабмитом
├── Train-dataset.csv -- Тренировочная часть датасета
├── Validation-dataset.csv -- Валидационная часть датасета
└── model_xgb_15_05_1.pkl -- Модель xgboost из PyCaretThe task is the lithology type classification based on a set of signals. The original dataset is well data from one of the company's real fields.
├── Presentation.pptx -- Solution presentation
├── Submission.ipynb -- Jupyter notebook with the best submission
├── Train-dataset.csv -- Train part of the dataset
├── Validation-dataset.csv -- Validation part of the dataset
└── model_xgb_15_05_1.pkl -- Trained xgboost model from PyCaret
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent