Задача регрессии

Задача регрессии: Прогнозирование конечных свойств новых материалов (композиционных материалов).

Датасет со свойствами композитов. Объединение делать по индексу тип объединения INNER

https://drive.google.com/file/d/1B1s5gBlvgU81H9GGolLQVw_SOi-vyNf2/view?usp=sharing

1) Провести разведочный анализ предложенных данных. Необходимо нарисовать гистограммы распределения каждой из переменной, диаграммы ящика с усами, попарные графики рассеяния точек. Необходимо также для каждой колонке получить среднее, медианное значение, провести анализ и исключение выбросов, проверить наличие пропусков.

2) Провести предобработку данных (удаление шумов, нормализация и т.д.).

3) Обучить нескольких моделей для прогноза модуля упругости при растяжении и прочности при растяжении. При построении модели необходимо 30% данных оставить на тестирование модели, на остальных происходит обучение моделей. При построении моделей провести поиск гиперпараметров модели с помощью поиска по сетке с перекрестной проверкой, количество блоков равно 10.

4) Написать нейронную сеть, которая будет рекомендовать соотношение матрица-наполнитель.

5)

6) Оценить точность модели на тренировочном и тестовом датасете.

7) Создать репозиторий в GitHub / GitLab и разместить там код исследования. Оформить файл README

Программа для работы Google Colab