Add task11

[shvorobsofia]

No description provided.

[Krekep]

Необходимы исправления.

1. Сделайте задание в облачном сервисе, к примеру, в Google Colab
2. Вы просто вывалили набор кода, без пояснений к задаче. Добавьте описание датасета, добавьте выводы из своих действий, добавьте сравнительные графики полученных моделей
3. Расширьте анализ данных, сейчас непонятно как они вообще у Вас устроены, какой они природы, почему Вы делаете с ними то, что делаете
4. Чем обоснован выбор порога в 0.85 для корреляционной матрицы?
5. Вы сдаёте задачу регрессии, тогда почему Вы выбрали датасет для задачи классификации?
6. Исправьте пункт про AutoML, сейчас там ошибка
7. Свою модель надо не просто реализовать, надо её также обучить на данных и сравнить с библиотечными моделями
8. Модели из AutoML надо сравнить с библиотечными и своей реализацией
9. Текст и выводы можно оформлять с помощью Markdown

[shvorobsofia]

Вы сдаёте задачу регрессии, тогда почему Вы выбрали датасет для задачи классификации?
Я подумала, что если предсказывать точное значение quality (рассматривать его как непрерывную величину), то этот дотаяет подойдет для регрессии. Могу я приступить к исправлению ошибок, или стоит выбрать другой датасет?

[Krekep]

Стоит выбрать другой датасет, всё-таки в тренировочных данных quality явно дискретная величина