PROJECT-3. Предсказание рейтинга отеля по данным сайта Booking

Оглавление

1. Описание проекта

2. Какой кейс решаем?

3. Краткая информация о данных

4. Этапы работы над проектом

5. Результат

Описание проекта

Создать модель машинного обучения для предсказания рейтинга отеля и примерить роль дата-сайнтиста в компании Booking.

⬆️к оглавлению

Какой кейс решаем?

Представьте, что вы работаете дата-сайентистом в компании Booking. Одна из проблем компании — это нечестные отели, которые накручивают себе рейтинг. Одним из способов обнаружения таких отелей является построение модели, которая предсказывает рейтинг отеля. Если предсказания модели сильно отличаются от фактического результата, то, возможно, отель ведёт себя нечестно, и его стоит проверить.

Краткая информация о данных

Датасет, в котором содержатся сведения о 515 000 отзывов на отели Европы. Датасет доступен по ссылке: https://www.kaggle.com/code/ruslansenzhapov/sf-dst-eda-project-3/input

Этапы работы над проектом

1. Загрузка данных и первичное исследование

2. Очистка данных

3. Создание новых признаков

4. Кодирование признаков

5. Нормализация чисовых признаков

6. Отбор признаков

7. Обучение модели и получение предсказания

Результат

1. Произведен предварительный анализ данных

2. Данные очищены от дупликатов и пропущенных значений

3. Слзданы новые признаки

4. Произведена кодировка категориальных признаков

5. Отобраны наиболее информативные и полезные признаки

6. Обучена модель и получено предсказание

⬆️к оглавлению