Koalas

1. Business Understanding ต้องการทำ Machine Learning เพื่อสร้างโมเดลทำนาย ความสามารถในการดูดซับก๊าซของ Metal-Organic Frameworks (MOFs)
2. Data Understanding ทำความเข้าใจความหมายของ Feature (x) ที่ส่งผลต่อค่า CO2 Working Capacity (y)
3. Data Preparation
   • ทำความสะอาดข้อมูล เช่นการ แทนที่ 0 ด้วยการคำนวณ void_fraction = density*void_volume Void_volume = void_fraction /density แทนค่า Surface_Area <= 0 ด้วยการใช้ Function หา GSA แล้วหารด้วย Density
   • Drop ค่า 0, missing และ Infinity ที่หาค่ามาแทนไม่ได้
   • ใช้ one hot encoding แปลงข้อมูลประเภท Nominal (functional_groups,Topology) ให้เป็น Binary
4. Modelling
   • Artificial Neural Network
   • xgboost
5. Evaluation
   • Artificial Neural Network at phase2 error LMAE = 1.371
   • xgboost at phase3 (Waiting result)

Library:

• numpy : จัดการ array
• pandas : จัดการ data frame และทำความสะอาดชุดข้อมูล
• matplotlib : พลอตกราฟ
• Tensorflow : ANN model
• sklearn: one hot encoding, train test split
• evalml : หาโมเดล และ hyperparameter
• xgboost: xgboost model

Built With

• jupyter
• python