{"id":365373,"date":"2024-05-21T02:36:45","date_gmt":"2024-05-21T02:36:45","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=365373"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"2024-05-21T02:36:45","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=365373","title":{"rendered":"<span>Forecasting Mini-Course Sales \u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436 \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0430 Kaggle<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d9c\/871\/05f\/d9c87105f394ae6462fdbe9e78cf9818.png\" alt=\"\u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\" title=\"\u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\" width=\"621\" height=\"354\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d9c\/871\/05f\/d9c87105f394ae6462fdbe9e78cf9818.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<h2>\u041e\u0433\u043b\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#1\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0412\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Kaggle playground series<\/a> <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#4\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0414\u0430\u0442\u0430<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#5\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#6\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#7\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0412\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1\" id=\"1\"><\/a><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c,\u044d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Forecasting Mini\u2011Course Sales \u043d\u0430\u00a0Kaggle \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0442\u00a0\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438. <\/p>\n<p>\u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0438\u0437\u0432\u0438\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u00a0\u043d\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u00a0\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435,\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0435\u00a0\u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442,\u043d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c \u0438 \u043c\u043d\u0435.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e? \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0438\u0449\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430.<\/p>\n<h2>Kaggle playground series<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2\" id=\"2\"><\/a><\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u0434\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435 ,\u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0438\u0440 \u0441 \u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<p>Kaggle Playground Series &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f Kaggle \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 ml .<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c \u0432 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 ml \u0438 ds, \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044e \u0442\u043e\u043c\u0443 ,\u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u044b\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u044e\u0442 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 Kaggle Playground Series \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 ml \u0438\u043b\u0438 ds,\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 , \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 Kaggle.<\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3\" id=\"3\"><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/13d\/b3c\/fc2\/13db3cfc29deffeb9471fef2064b8517.png\" alt=\"\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\" title=\"\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\" width=\"768\" height=\"512\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/13d\/b3c\/fc2\/13db3cfc29deffeb9471fef2064b8517.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043e, \u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043e \u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0443 \u0440\u0430\u0437 \u0432\u044b \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u0442\u043e \u0432\u0430\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u043d\u043e,\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0435\u0451 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0434\u043e\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442 \u0438 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a,\u0447\u0442\u043e \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c?<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0437\u0430 \u0432\u0435\u0441\u044c \u0433\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0434 \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c Kaggle \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 (\u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445!) \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0430\u0445. \u0410 \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438: \u0434\u0430\u0442\u0430, \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 ,\u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 ,\u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436. <\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439, \u043d\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043d\u0435\u0439, \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0442.\u0434. \u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 1.01.2017 \u0438 \u0434\u043e 31.12.2021 (~137\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a) , \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0436\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0435\u0441\u044c 2022 \u0433\u043e\u0434 (~27,4\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a).<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 1000 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f46\/752\/304\/f4675230472eced7bed78a9690539318.png\" alt=\"\u0441\u043e\u043b\u044f\u043d\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\" title=\"\u0441\u043e\u043b\u044f\u043d\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\" width=\"1645\" height=\"510\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f46\/752\/304\/f4675230472eced7bed78a9690539318.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0441\u043e\u043b\u044f\u043d\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041d\u043e \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9c2\/998\/c2d\/9c2998c2d02336f9230ebdf1874d5a76.png\" alt=\"'Using LLMs to Improve Your Coding'\" title=\"'Using LLMs to Improve Your Coding'\" width=\"1645\" height=\"510\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9c2\/998\/c2d\/9c2998c2d02336f9230ebdf1874d5a76.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>&#8216;Using LLMs to Improve Your Coding&#8217;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f1d\/ab5\/616\/f1dab5616c394e19754dc33994f66e4f.png\" alt=\"'Using LLMs to Train More LLMs'\" title=\"'Using LLMs to Train More LLMs'\" width=\"1645\" height=\"510\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f1d\/ab5\/616\/f1dab5616c394e19754dc33994f66e4f.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>&#8216;Using LLMs to Train More LLMs&#8217;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/7ee\/c5d\/366\/7eec5d366cd80c42a997d8b28f21a97e.png\" alt=\"'Using LLMs to Win Friends and Influence People'\" title=\"'Using LLMs to Win Friends and Influence People'\" width=\"1636\" height=\"510\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7ee\/c5d\/366\/7eec5d366cd80c42a997d8b28f21a97e.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>&#8216;Using LLMs to Win Friends and Influence People&#8217;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/271\/978\/49e\/27197849e43f4f29bd9316261cf4dd9d.png\" alt=\"'Using LLMs to Win More Kaggle Competitions'\" title=\"'Using LLMs to Win More Kaggle Competitions'\" width=\"1645\" height=\"510\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/271\/978\/49e\/27197849e43f4f29bd9316261cf4dd9d.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>&#8216;Using LLMs to Win More Kaggle Competitions&#8217;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0eb\/020\/871\/0eb0208710336be2ad55cf6d8df95c59.png\" alt=\"'Using LLMs to Write Better'\" title=\"'Using LLMs to Write Better'\" width=\"1636\" height=\"510\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0eb\/020\/871\/0eb0208710336be2ad55cf6d8df95c59.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>&#8216;Using LLMs to Write Better&#8217;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0422\u0430\u043a, \u0438 \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u043c\u044b \u0442\u0443\u0442 \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c?\u041f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u0439\u0442\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e.<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c , \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c . \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f , \u0430 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ?<\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u0442\u0430<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"4\" id=\"4\"><\/a><\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041e\u0442\u043a\u0443\u0434\u0430 \u043a\u043e\u0434<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0435 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f 9 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/code\/yeoyunsianggeremie\/s3e19-catboost-smoothing-post-processing\/notebook\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.kaggle.com\/code\/yeoyunsianggeremie\/s3e19-catboost-smoothing-post-processing\/notebook<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0443 \u0432 \u043e\u0441\u043e\u0431\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 datetime:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.date = pd.to_datetime(df.date)<\/code><\/pre>\n<p>\u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/user_guide\/timeseries.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u0442\u044b,\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435  \u0433\u0433\u0433\u0433.\u043c\u043c.\u0434\u0434 , \u044d\u0442\u0443 \u0434\u0430\u0442\u0443 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0442\u0443\u043a\u0438 \u043a\u0430\u043a:<\/p>\n<p><strong><em>\u0413\u043e\u0434<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['year'] = df.date.dt.year<\/code><\/pre>\n<p><strong><em>\u041c\u0435\u0441\u044f\u0446<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['month'] = df.date.dt.month<\/code><\/pre>\n<p><strong><em>\u0414\u0435\u043d\u044c \u0432 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435 (1-31)<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['dayofmonth'] = df.date.dt.day<\/code><\/pre>\n<p><strong><em>\u0414\u0435\u043d\u044c \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 (0-6)<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['dayofweek'] = df.date.dt.dayofweek<\/code><\/pre>\n<p><strong><em>\u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043d\u044f<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['dayname'] = df.date.dt.strftime('%A')<\/code><\/pre>\n<p><strong><em>\u0414\u0435\u043d\u044c \u0433\u043e\u0434\u0430 (1 &#8212; 365)<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['dayofyear'] = df.date.dt.dayofyear<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u043e \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u043c\u044b \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c? \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442 &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043d\u044f .\u0412\u0435\u0434\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430, \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0434\u0435\u043d\u044c. <\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">def extractDate(df):     df.date = pd.to_datetime(df.date)      df['year'] = df.date.dt.year     df['month'] = df.date.dt.month     df['dayofmonth'] = df.date.dt.day     df['dayofweek'] = df.date.dt.dayofweek     df['dayname'] = df.date.dt.strftime('%A')     df['dayofyear'] = df.date.dt.dayofyear extractDate(train) #\u0432\u0430\u0448 dataframe \u0432 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u0445<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439 :<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/fdd\/2f4\/d74\/fdd2f4d748defe9bd222228628a5fcb0.png\" width=\"673\" height=\"77\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fdd\/2f4\/d74\/fdd2f4d748defe9bd222228628a5fcb0.png\"\/><\/figure>\n<h2>\u041f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"5\" id=\"5\"><\/a><\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0442 ,\u043d\u0435\u0442 , \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.\u041d\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 . \u0417\u0430\u0447\u0435\u043c? \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0440\u043a\u0438 \u043b\u0438\u0431\u043e \u0434\u0430\u0440\u044f\u0442, \u043b\u0438\u0431\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 , \u043d\u043e \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u044e\u0442 , \u0430 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e.\u0418 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0440\u044b (\u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b) \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c?<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <a href=\"https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/python-holidays-library\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">holidays<\/a>, \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e<\/p>\n<pre><code>pip install holidays<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from datetime import datetime import holidays  #\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 datetime # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0435 def get_holiday_info(row):     country = row['country']     date = row['date'].date()     holiday_obj = holidays.CountryHoliday(country)     is_holiday = int(date in holiday_obj)     holiday_name = holiday_obj.get(date)     if is_holiday==0:         holiday_name = 'Not Holiday'     return is_holiday, holiday_name  # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0441 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 df[['is_holiday', 'holiday_name']] = df.apply(get_holiday_info, axis=1, result_type='expand') <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b :<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0a3\/d1d\/cb1\/0a3d1dcb1c8b5ace3c415368def90844.png\" width=\"217\" height=\"117\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0a3\/d1d\/cb1\/0a3d1dcb1c8b5ace3c415368def90844.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0443\u044e:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/13e\/d6d\/1f4\/13ed6d1f4ee6cf698d5949939db49c47.png\" width=\"495\" height=\"108\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/13e\/d6d\/1f4\/13ed6d1f4ee6cf698d5949939db49c47.png\"\/><\/figure>\n<p>\u041d\u0443,\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0432\u0430\u0448 \u0434\u0435\u043d\u044c \u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442 , \u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0442\u0430\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b.<\/p>\n<h2>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"6\" id=\"6\"><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/ce2\/3c1\/19b\/ce23c119b18c9b64a74cde8986955a5d.png\" width=\"768\" height=\"512\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ce2\/3c1\/19b\/ce23c119b18c9b64a74cde8986955a5d.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0442\u044b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 ,\u0442.\u043a. \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043b\u044e\u0431\u0435\u0437\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/code\/ivyzang\/1st-place-solution-less-is-more\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0443\u044e\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0441 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u043e\u0439 SMAPE.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f :<\/p>\n<p>ln(sold)=ln(GDP)+b1const(store)+b2(product)+b3waves(product)+b4holiday effect+b5weekend+b6covid <\/p>\n<p>\u0418\u043b\u0438 \u0436\u0435:<\/p>\n<p>ln(\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043d\u043e)=ln(\u0412\u0412\u041f) + b1const(\u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d) + b2(\u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442) + b3\u0432\u043e\u043b\u043d\u044b(\u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442) + b4\u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 + b5\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 + b6covid<\/p>\n<p>\u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b ,\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438 \u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f smape,\u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u044d\u0442\u0443 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u043b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c . \u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/322\/7cb\/60f\/3227cb60ff7765d3f94acc4b7acdca16.png\" width=\"901\" height=\"61\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/322\/7cb\/60f\/3227cb60ff7765d3f94acc4b7acdca16.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0418 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0438\u0439\u0441\u044f \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.model_selection import GroupKFold pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'  kf = GroupKFold(n_splits=5) train_a = [] val_a = [] val_Q1_a = [] val_Q234_a = [] for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(kf.split(train_data, groups=train_data.date.dt.year)):     X_tr = train_data.iloc[train_idx]     X_va = train_data.iloc[val_idx]     if X_va.iloc[1].year == 2020:         continue     print(X_va.iloc[1].year)     coef, model, train_mean, val_mean, val_Q1, val_Q234 = fit_model(         X_tr, X_va, use_columns)     train_a.append(train_mean)     val_a.append(val_mean)     val_Q1_a.append(val_Q1)     val_Q234_a.append(val_Q234)  # Compute mean train_mean = np.mean(train_a) val_mean = np.mean(val_a) val_Q1_mean = np.mean(val_Q1_a) val_Q234_mean = np.mean(val_Q234_a)  # Compute standard error of the mean train_sem = stats.sem(train_a) val_sem = stats.sem(val_a) val_Q1_sem = stats.sem(val_Q1_a) val_Q234_sem = stats.sem(val_Q234_a)  print(f\"Train mean: {train_mean:.4f} \u00b1 {train_sem:.4f}\") print(f\"Validation mean: {val_mean:.4f} \u00b1 {val_sem:.4f}\") print(f\"Validation Q1 mean: {val_Q1_mean:.4f} \u00b1 {val_Q1_sem:.4f}\") print(f\"Validation Q234 mean: {val_Q234_mean:.4f} \u00b1 {val_Q234_sem:.4f}\")<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0441\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430,\u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"7\" id=\"7\"><\/a><\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0441\u0442 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u0438\u0439.\u042f \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u043b \u0437\u0430\u0432\u0435\u0441\u0443 \u0442\u0430\u0439\u043d \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043d\u0430 \u0433\u0435\u0433\u043b\u0435,\u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439.\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e , \u0442\u043e \u0432\u043e\u0442 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/competitions\/playground-series-s3e19\/leaderboard\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u0431\u043e\u0440\u0434 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/a>,\u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/competitions\/playground-series-s3e19\/discussion\/423643\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c <\/a>\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u043b\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435\u043c \u0441\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e,\u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430.<\/p>\n<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0f0\/1b0\/897\/0f01b0897628743b728e4ee55ba10cd1.png\" width=\"1024\" height=\"1024\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0f0\/1b0\/897\/0f01b0897628743b728e4ee55ba10cd1.png\"\/><\/figure>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/786574\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/786574\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<h2>\u041e\u0433\u043b\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#1\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0412\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Kaggle playground series<\/a> <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#4\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0414\u0430\u0442\u0430<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#5\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#6\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#7\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0412\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1\" id=\"1\"><\/a><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c,\u044d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Forecasting Mini\u2011Course Sales \u043d\u0430\u00a0Kaggle \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0442\u00a0\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438. <\/p>\n<p>\u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0438\u0437\u0432\u0438\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u00a0\u043d\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u00a0\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435,\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0435\u00a0\u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442,\u043d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c \u0438 \u043c\u043d\u0435.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e? \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0438\u0449\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430.<\/p>\n<h2>Kaggle playground series<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2\" id=\"2\"><\/a><\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u0434\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435 ,\u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0438\u0440 \u0441 \u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<p>Kaggle Playground Series &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f Kaggle \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 ml .<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c \u0432 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 ml \u0438 ds, \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044e \u0442\u043e\u043c\u0443 ,\u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u044b\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u044e\u0442 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 Kaggle Playground Series \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 ml \u0438\u043b\u0438 ds,\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 , \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 Kaggle.<\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3\" id=\"3\"><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043e, \u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043e \u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0443 \u0440\u0430\u0437 \u0432\u044b \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u0442\u043e \u0432\u0430\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u043d\u043e,\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0435\u0451 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0434\u043e\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442 \u0438 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a,\u0447\u0442\u043e \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c?<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0437\u0430 \u0432\u0435\u0441\u044c \u0433\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0434 \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c Kaggle \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 (\u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445!) \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0430\u0445. \u0410 \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438: \u0434\u0430\u0442\u0430, \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 ,\u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 ,\u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436. <\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439, \u043d\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043d\u0435\u0439, \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0442.\u0434. \u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 1.01.2017 \u0438 \u0434\u043e 31.12.2021 (~137\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a) , \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0436\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0435\u0441\u044c 2022 \u0433\u043e\u0434 (~27,4\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a).<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 1000 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0441\u043e\u043b\u044f\u043d\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041d\u043e \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e:<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>&#8216;Using LLMs to Improve Your Coding&#8217;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>&#8216;Using LLMs to Train More LLMs&#8217;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>&#8216;Using LLMs to Win Friends and Influence People&#8217;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>&#8216;Using LLMs to Win More Kaggle Competitions&#8217;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>&#8216;Using LLMs to Write Better&#8217;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0422\u0430\u043a, \u0438 \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u043c\u044b \u0442\u0443\u0442 \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c?\u041f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u0439\u0442\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e.<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c , \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c . \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f , \u0430 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ?<\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u0442\u0430<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"4\" id=\"4\"><\/a><\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041e\u0442\u043a\u0443\u0434\u0430 \u043a\u043e\u0434<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0435 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f 9 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/code\/yeoyunsianggeremie\/s3e19-catboost-smoothing-post-processing\/notebook\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.kaggle.com\/code\/yeoyunsianggeremie\/s3e19-catboost-smoothing-post-processing\/notebook<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0443 \u0432 \u043e\u0441\u043e\u0431\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 datetime:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.date = pd.to_datetime(df.date)<\/code><\/pre>\n<p>\u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/user_guide\/timeseries.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u0442\u044b,\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435  \u0433\u0433\u0433\u0433.\u043c\u043c.\u0434\u0434 , \u044d\u0442\u0443 \u0434\u0430\u0442\u0443 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0442\u0443\u043a\u0438 \u043a\u0430\u043a:<\/p>\n<p><strong><em>\u0413\u043e\u0434<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['year'] = df.date.dt.year<\/code><\/pre>\n<p><strong><em>\u041c\u0435\u0441\u044f\u0446<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['month'] = df.date.dt.month<\/code><\/pre>\n<p><strong><em>\u0414\u0435\u043d\u044c \u0432 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435 (1-31)<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['dayofmonth'] = df.date.dt.day<\/code><\/pre>\n<p><strong><em>\u0414\u0435\u043d\u044c \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 (0-6)<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['dayofweek'] = df.date.dt.dayofweek<\/code><\/pre>\n<p><strong><em>\u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043d\u044f<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['dayname'] = df.date.dt.strftime('%A')<\/code><\/pre>\n<p><strong><em>\u0414\u0435\u043d\u044c \u0433\u043e\u0434\u0430 (1 &#8212; 365)<\/em><\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['dayofyear'] = df.date.dt.dayofyear<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u043e \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u043c\u044b \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c? \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442 &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043d\u044f .\u0412\u0435\u0434\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430, \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0434\u0435\u043d\u044c. <\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">def extractDate(df):     df.date = pd.to_datetime(df.date)      df['year'] = df.date.dt.year     df['month'] = df.date.dt.month     df['dayofmonth'] = df.date.dt.day     df['dayofweek'] = df.date.dt.dayofweek     df['dayname'] = df.date.dt.strftime('%A')     df['dayofyear'] = df.date.dt.dayofyear extractDate(train) #\u0432\u0430\u0448 dataframe \u0432 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u0445<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439 :<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h2>\u041f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"5\" id=\"5\"><\/a><\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0442 ,\u043d\u0435\u0442 , \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.\u041d\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 . \u0417\u0430\u0447\u0435\u043c? \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0440\u043a\u0438 \u043b\u0438\u0431\u043e \u0434\u0430\u0440\u044f\u0442, \u043b\u0438\u0431\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 , \u043d\u043e \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u044e\u0442 , \u0430 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e.\u0418 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0440\u044b (\u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b) \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c?<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <a href=\"https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/python-holidays-library\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">holidays<\/a>, \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e<\/p>\n<pre><code>pip install holidays<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from datetime import datetime import holidays  #\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 datetime # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0435 def get_holiday_info(row):     country = row['country']     date = row['date'].date()     holiday_obj = holidays.CountryHoliday(country)     is_holiday = int(date in holiday_obj)     holiday_name = holiday_obj.get(date)     if is_holiday==0:         holiday_name = 'Not Holiday'     return is_holiday, holiday_name  # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0441 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 df[['is_holiday', 'holiday_name']] = df.apply(get_holiday_info, axis=1, result_type='expand') <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b :<\/p>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0443\u044e:<\/p>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<p>\u041d\u0443,\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0432\u0430\u0448 \u0434\u0435\u043d\u044c \u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442 , \u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0442\u0430\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b.<\/p>\n<h2>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"6\" id=\"6\"><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0442\u044b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 ,\u0442.\u043a. \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043b\u044e\u0431\u0435\u0437\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/code\/ivyzang\/1st-place-solution-less-is-more\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0443\u044e\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0441 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u043e\u0439 SMAPE.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f :<\/p>\n<p>ln(sold)=ln(GDP)+b1const(store)+b2(product)+b3waves(product)+b4holiday effect+b5weekend+b6covid <\/p>\n<p>\u0418\u043b\u0438 \u0436\u0435:<\/p>\n<p>ln(\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043d\u043e)=ln(\u0412\u0412\u041f) + b1const(\u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d) + b2(\u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442) + b3\u0432\u043e\u043b\u043d\u044b(\u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442) + b4\u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 + b5\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 + b6covid<\/p>\n<p>\u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b ,\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438 \u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f smape,\u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u044d\u0442\u0443 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u043b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c . \u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0418 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0438\u0439\u0441\u044f \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.model_selection import GroupKFold pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'  kf = GroupKFold(n_splits=5) train_a = [] val_a = [] val_Q1_a = [] val_Q234_a = [] for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(kf.split(train_data, groups=train_data.date.dt.year)):     X_tr = train_data.iloc[train_idx]     X_va = train_data.iloc[val_idx]     if X_va.iloc[1].year == 2020:         continue     print(X_va.iloc[1].year)     coef, model, train_mean, val_mean, val_Q1, val_Q234 = fit_model(         X_tr, X_va, use_columns)     train_a.append(train_mean)     val_a.append(val_mean)     val_Q1_a.append(val_Q1)     val_Q234_a.append(val_Q234)  # Compute mean train_mean = np.mean(train_a) val_mean = np.mean(val_a) val_Q1_mean = np.mean(val_Q1_a) val_Q234_mean = np.mean(val_Q234_a)  # Compute standard error of the mean train_sem = stats.sem(train_a) val_sem = stats.sem(val_a) val_Q1_sem = stats.sem(val_Q1_a) val_Q234_sem = stats.sem(val_Q234_a)  print(f\"Train mean: {train_mean:.4f} \u00b1 {train_sem:.4f}\") print(f\"Validation mean: {val_mean:.4f} \u00b1 {val_sem:.4f}\") print(f\"Validation Q1 mean: {val_Q1_mean:.4f} \u00b1 {val_Q1_sem:.4f}\") print(f\"Validation Q234 mean: {val_Q234_mean:.4f} \u00b1 {val_Q234_sem:.4f}\")<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0441\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430,\u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"7\" id=\"7\"><\/a><\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0441\u0442 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u0438\u0439.\u042f \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u043b \u0437\u0430\u0432\u0435\u0441\u0443 \u0442\u0430\u0439\u043d \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043d\u0430 \u0433\u0435\u0433\u043b\u0435,\u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439.\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e , \u0442\u043e \u0432\u043e\u0442 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/competitions\/playground-series-s3e19\/leaderboard\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u0431\u043e\u0440\u0434 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/a>,\u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/competitions\/playground-series-s3e19\/discussion\/423643\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c <\/a>\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u043b\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435\u043c \u0441\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e,\u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430.<\/p>\n<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/786574\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/786574\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-365373","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/365373","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=365373"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/365373\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=365373"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=365373"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=365373"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}