Сравнение TabNet и классических подходов машинного обучения на табличных данных

Работа по специальности Машинное обучение, дата саенс. структура на фото.

Тема: «Сравнение TabNet и классических подходов машинного обучения на табличных данных.»

На первом этапе:

- найти датасет (сделать визуальный анализ + предобработку)

- обучить модели (+ подобрать гиперпараметры у бустинга xgboost / lightgbm / catboost - выбрать один бустинг или все 3)

- сравнить качество на тесте (какая модель лучше)

- сделать интерпретацию моделей (важность признаков)

По итогу: Нужно подготовить текстовый документ Word о ходе решения задачи и полученном результате (около 10-20 страниц) и презентацию.