Проект "Выбор локации для скважины"

Описание проекта:

Нужно решить, где бурить новую скважину для нефтяной компании. Предоставлены пробы нефти в трёх регионах: в каждом 10 000 месторождений, где измерили качество нефти и объём её запасов. Необходимо построить модель машинного обучения, которая поможет определить регион, где добыча принесёт наибольшую прибыль. Необходимо проанализировать возможную прибыль и риски техникой Bootstrap.

Шаги для выбора локации:

• В избранном регионе ищут месторождения, для каждого определяют значения признаков;
• Строят модель и оценивают объём запасов;
• Выбирают месторождения с самым высокими оценками значений. Количество месторождений зависит от бюджета компании и стоимости разработки одной скважины;
• Прибыль равна суммарной прибыли отобранных месторождений.

План проекта:

1. Импорт библиотек и подготовка файлов
2. Обучение и проверка модели
3. Подготовка к расчету прибыли
4. Расчет прибыли и убытков
5. Общий Вывод

Решенные задачи:

1. Обучена модель (LinearRegression) и проверена на валидационной выборке;
2. Рассчитаны прибыль и убытки с помощью доверительного интервала;
3. Сделаны общие выводы и выбрана наиболее подходящая под запросы нефтяная скважина для разработки: #2.

Используемые библиотеки:

matplotlib, numpy, pandas, sklearn