Цель заключается в определении прицельного параметра столкновения двух ядер с помощью методов ML. Изначально задача регрессии, но сведена к задаче классификации - разбили отрезок возможных значений прицельного параметра на классы. Есть некоторые ограничения на скорость работы алгоритма - нужно предсказывать класс параметра за
Данные созданы генератором - сто файлов по 2000 столкновений (событий) в каждом. Являются представлением того, куда и с какой скоростью разлетелись частицы после столкновения.
- data_preprocessing - предобработка одного файла данных с подробным описанием.
- loop_create_data - обработка всех данных и создание очищенных данных - data.csv
- data.csv - очищенные данные для обучения модели.
- DT_and_RF - модели Decision Tree и Random Forest.
- GBDT - Gradient Boost on Decision Tree различные реализации