📊 Выбор локации для скважины

🧭 Что такое проект

Поздравляем! 🎉
Вы успешно прошли курс в тренажёре. Самое время проверить знания и решить новую задачу машинного обучения. Выполнять работу будете самостоятельно.

Когда закончите, отправьте её на проверку ревьюеру: он пришлёт комментарии в течение суток. После этого нужно доработать проект и пройти повторную проверку.

Скорее всего, вы будете дорабатывать кейс по комментариям ещё несколько раз. Это нормально.

Проект завершён, когда ревьюер одобрит все доработки.

📌 Описание проекта

Допустим, вы работаете в добывающей компании «ГлавРосГосНефть». Нужно решить, где бурить новую скважину.

Шаги для выбора локации обычно такие:

В избранном регионе собирают характеристики для скважин: качество нефти и объём её запасов;
Строят модель для предсказания объёма запасов в новых скважинах;
Выбирают скважины с самыми высокими оценками значений;
Определяют регион с максимальной суммарной прибылью отобранных скважин.

Вам предоставлены пробы нефти в трёх регионах. Характеристики для каждой скважины в регионе уже известны. Постройте модель для определения региона, где добыча принесёт наибольшую прибыль. Проанализируйте возможную прибыль и риски техникой Bootstrap.

📋 Инструкция по выполнению проекта

Загрузите и подготовьте данные. Поясните порядок действий.
Обучите и проверьте модель для каждого региона:
2.1. Разбейте данные на обучающую и валидационную выборки в соотношении 75:25.
2.2. Обучите модель и сделайте предсказания на валидационной выборке.
2.3. Сохраните предсказания и правильные ответы на валидационной выборке.
2.4. Напечатайте на экране средний запас предсказанного сырья и RMSE модели.
2.5. Проанализируйте результаты.
Подготовьтесь к расчёту прибыли:
3.1. Все ключевые значения для расчётов сохраните в отдельных переменных.
3.2. Рассчитайте достаточный объём сырья для безубыточной разработки новой скважины. Сравните полученный объём сырья со средним запасом в каждом регионе.
3.3. Напишите выводы по этапу подготовки расчёта прибыли.
Напишите функцию для расчёта прибыли по выбранным скважинам и предсказаниям модели:
4.1. Выберите скважины с максимальными значениями предсказаний.
4.2. Просуммируйте целевое значение объёма сырья, соответствующее этим предсказаниям.
4.3. Рассчитайте прибыль для полученного объёма сырья.
Посчитайте риски и прибыль для каждого региона:
5.1. Примените технику Bootstrap с 1000 выборок, чтобы найти распределение прибыли.
5.2. Найдите среднюю прибыль, 95%-й доверительный интервал и риск убытков. Убыток — это отрицательная прибыль.
5.3. Напишите выводы: предложите регион для разработки скважин и обоснуйте выбор.

📁 Описание данных

Данные геологоразведки трёх регионов находятся в файлах:

/datasets/geo_data_0.csv. Скачать датасет
/datasets/geo_data_1.csv. Скачать датасет
/datasets/geo_data_2.csv. Скачать датасет

Поле	Описание
`id`	уникальный идентификатор скважины
`f0`, `f1`, `f2`	три признака точек (неважно, что они означают, но сами признаки значимы)
`product`	объём запасов в скважине (тыс. баррелей)

Условия задачи

Условие	Значение
Модель для обучения	только линейная регрессия (остальные — недостаточно предсказуемые)
Количество исследуемых точек в регионе	500
Количество лучших точек для разработки	200
Бюджет на разработку скважин в регионе	10 млрд рублей
Доход с одного барреля сырья	450 рублей
Доход с каждой единицы продукта	450 тыс. рублей (поскольку объём указан в тысячах баррелей)
Допустимая вероятность убытков	менее 2.5%

Примечание: Данные синтетические: детали контрактов и характеристики месторождений не разглашаются.

✅ Как будут проверять мой проект?

Мы подготовили критерии оценки проекта, которыми руководствуются ревьюеры. Прежде чем приступить к решению кейса, внимательно их изучите.

На что обращают внимание ревьюеры, проверяя проект:

Аспект	Комментарий
🔧 Подготовка данных	Как вы готовите данные к обучению?
📋 Выполнение инструкции	Выполнили все шаги по инструкции?
💼 Условия бизнеса	Все ли условия бизнеса учтены?
💬 Выводы	Какие выводы об исследовании задачи делаете?
🔄 Процедура Bootstrap	Корректно ли выполнена процедура Bootstrap?
🎯 Выбор региона	Предложен ли регион для разработки скважин? Обоснован ли выбор?
🧹 Качество кода	Не дублируете ли код? Следите ли за структурой проекта и поддерживаете ли аккуратность кода?

🧠 Всё, что вам нужно знать, есть в шпаргалках и конспектах прошлых тем.