You can deploy this model and start earning money today!

Code0871/
measure_buyer

tensorboard

apache-2.0

Views

No views yet

О модели

Данная модель разработана в рамках проекта Metrolog
https://github.com/Code0871/metrolog

Обучение выполнено с использованием метода категориального бустинга на базе библиотеки CatBoost

Данный выбор обусловлен:

Высокой эффективностью на табличных данных — градиентный бустинг, и CatBoost в частности, является одним из лучших методов для задач классификации и регрессии на структурированных (табличных) данных где он часто превосходит нейросетевые подходы
Более высокой точностью на данных со смешанными типами признаков по сравнению с методами Sklearn
Меньшим потреблением памяти при хранении и эксплуатации модели
Встроенной обработкой категориальных признаков, что исключает трудоёмкий этап ручного кодирования
Устойчивостью к переобучению на малых и средних выборках

Что делает модель?

Модель предназначена для автоматизации формирования планов закупок средств измерений (СИ).

Она выполняет классификацию СИ по трём категориям:

Класс	Обозначение	Описание
0	`buy`	необходимо включить в план закупок
1	`consider`	целесообразно рассмотреть вопрос о покупке
2	`not_buy`	не требуется включать в план закупок

Входные признаки

Для прогноза используются следующие метрики:

Признак	Тип	Описание
`miinstance_state_condition`	категориальный	штатное состояние СИ
`miinstance_tech_condition`	категориальный	техническое состояние СИ
`is_fit`	бинарный	годность средства измерения
`age_years`	числовой	возраст СИ (в годах)
`days_since_last_mk`	числовой	дней с последнего метрологического контроля (МК)
`days_until_planned_mk`	числовой	дней до следующего планового МК
`mpi_expired`	бинарный	истёк ли срок межповерочного интервала
`is_written_off`	бинарный	списано ли СИ
`type_of_fact_mk`	категориальный	тип фактически проведённого МК
`type_of_planned_mk`	категориальный	тип планового МК

Использование

Пример кода будет добавлен после стабилизации интерфейса в проекте Metrolog.

Скачивание:

python

import os
import logging
from pathlib import Path
from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download(
    repo_id='Code0871/measure_buyer',
    local_dir='./ai_model',
    local_dir_use_symlinks=False,
    resume_download=True
)

О доработках

Вы можете использовать свою модель практически в любых проектах, при установке будет скачан также файл main_notebook.ipynb, в котором собран весь основной код с логикой параметрами обучения и сохранением модели, однако, датасет на данный момент не опубликован