Skip to content

Latest commit

 

History

History
37 lines (25 loc) · 2.57 KB

README.md

File metadata and controls

37 lines (25 loc) · 2.57 KB

Applied-AI-Challange

Oil and Gas Industry Case 2022

Задание: предсказать дебит нефти на нескольких скважинах на основе различных показателей со скважин.

Baseline от организаторов


Работа с данными

Особенности:

  1. Данные представляли из себя временные ряды;
  2. Каждая скважина имела множество пропусков в данных, причем для каждый скважины они были индивидуальные;
  3. Было принято решение работать только с теми показателями, информация о которых имелась в более, чем 50% моментов времени, пропуски были линейно интерполированы.

Ноутбук работы с данными


Модель прогнозирования

Было проведено несколько эксперементов, и выбрана авторегрессионная модель на основе CatBoost и Skforecast для автоматического построения признакого пространства и оптимизации модели.

Подбор гиперпараметров осуществлялся с помощью GrivSearch.

В качестве baseline модели также был протестирован RandomForest.

Финальный ноутбук с построением предсказаний

Все предсказания моделей


Работа с Prophet

Был использован "пророк" от Facebook для предсказывания верменного ряда. С начала были предсказаны экзогенные переменные, а далее на основе предсказанных данных, была предсказана целевая метрика.

Ноутбук с пророком


Сертификат