Valar-Morgulis/README.md

Прогноз смертности персонажей «Песни льда и огня»

Модель оценивает вероятность смерти персонажа на основе его возраста, пола, популярности, принадлежности к дому, культуры и других характеристик.

Структура проекта

• data/character-predictions.csv — исходные данные о персонажах;
• notebooks/asoiaf_mortality.ipynb — анализ данных, подготовка признаков, обучение и сравнение моделей.

Основные этапы

1. Загрузка данных и анализ пропусков.
2. Создание целевой переменной death.
3. Отбор признаков и исключение утечек данных.
4. Исследование связи смертности с домом, популярностью и числом погибших родственников.
5. Предобработка числовых и категориальных признаков.
6. Сравнение Dummy Classifier, логистической регрессии и случайного леса.
7. Анализ ошибок, вероятностей и важности признаков.

Результаты

Лучший ROC AUC показал Random Forest — около 0.74. Он также получил F1 около 0.49. Самым важным признаком оказалась популярность персонажа, заметно меньший вклад внесли возраст, пол и количество погибших родственников.

Dummy-модель имеет высокую accuracy из-за преобладания живых персонажей, но не обнаруживает ни одной смерти.

Запуск

Для работы потребуются Python и библиотеки pandas, matplotlib, scikit-learn, а также Jupyter Notebook.

Из корня проекта запустите:

jupyter notebook notebooks/asoiaf_mortality.ipynb