Титаник глазами новичка в 2026
Всем привет! В этой небольшой статье хочу поделиться своим первым опытом работы с ML-моделями. С чего все началось?В начале 3 семестра я попал на проект ВУЗа, связанный с НС. Прошел курс по сеткам, пробежался по Pytorch и приступил к задачам на проекте. В процессе своего спринта решил параллельно изучать классический ML, где собственно выяснил, что "Hello world!" в мире машинного обучения является работа с датасетом титаник (предсказать выжил ли пассажир или нет). После этого ознакомился с Kaggle и полетел!Titanic - Machine Learning from DisasterПри открытии "компетитив" сразу же наткнулся на тот самый
Titanic + CatBoost (Первое решение, первый Jupyter Notebook)
#Импортируем все необходимые библиотеки import pandas as pd from catboost import CatBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json # 🔕 Отключаем предупреждения, чтобы не загромождали вывод import warnings warnings.filterwarnings('ignore')
