Проект по прогнозированию заработной платы на основе навыков

Описание проекта

Данный проект представляет собой модель прогнозирования заработной платы на основе навыков и других факторов, используя алгоритм CatBoost. Модель обучена на датасете, содержащем информацию о заработной плате, опыте работы, типе занятости, регионе и других признаках.

Структура проекта

• catboost_info/: Директория с информацией о модели CatBoost.
• images/: Директория с изображениями, созданными в процессе анализа данных.
• catboost_model.cbm: Файл, содержащий обученную модель CatBoost.
• catboost_model_params.txt: Файл с параметрами модели CatBoost.
• column_names.txt: Файл со списком названий колонок из датасета.
• inference.py: Файл с кодом для выполнения инференса (прогнозирования) на основе модели.
• requirements.txt: Файл с перечисленными зависимостями и их версиями, необходимыми для запуска проекта.
• research.ipynb: Jupyter Notebook с исследовательским анализом данных, обучением модели и оценкой результатов.

Запуск проекта

1. Установите необходимые зависимости из файла requirements.txt с помощью команды:

   pip install -r requirements.txt
   

2. Запустите Jupyter Notebook research.ipynb, чтобы ознакомиться с исследовательским анализом данных, обучением модели и оценкой результатов.

3. Используйте файл inference.py, чтобы выполнить инференс (прогнозирование) на основе обученной модели. Измените переменные в коде для задания значений переменных и навыков. Запустите скрипт с помощью команды:

   python inference.py
   

Примечания

• Проверьте пути к модели и файлам данных, чтобы они соответствовали структуре вашей директории.