Задача по анализу данных

Цель исследования

Построить прогностическую модель, которая на основе исходных данных будет определять вероятность совершения покупки клиентом.

Требования к реализации

  • Использовать только программу Orange Data Mining (без кодирования на Python).
  • Выполнить предобработку данных (очистка, заполнение пропусков, если необходимо).
  • Применить методы машинного обучения (например, логистическая регрессия, деревья решений или случайный лес).
  • Визуализировать результаты через встроенные виджеты Orange (Confusion Matrix, ROC Curve, Feature Importance).

Исходные данные

Данные предоставляются в виде CSV-файла, который будет направлен исполнителю после согласования. Обязательно сохраните пропорции классов (балансировка) при обучении модели.

Формат результатов

  • Сохраненная модель в формате Orange (.pkf).
  • Скриншоты или PDF с ключевыми виджетами (Data Table, Test Results, Schema).
  • Краткий письменный вывод о качестве модели (Accuracy, ROC AUC).

Срок и объем

Ориентировочный срок - до %DEFAULT_DEADLINE%. Ожидаемый результат - загруженная ссылка на файлы в облачном хранилище.

Если у вас возникнут вопросы по спецификации, уточните до старта.

Написать стихотворение поздравление с юбилеем

Требуется создать адресное поздравительное стихотворение (5 четверостиший), отражающее личность и жизненный путь юбиляра. Дата магазина, телефоны и ссылки удалены. В ответе нужно вернуть готовый текст стиха в формате HTML без стилей и скриптов.