Разаботать автоматизированную систему, которая распознавала бы вредоносное ПО

1 Провести подготовку данных:

  1.1 Уменьшить размерность данных.

  1.2 Определить типы данных.

  1.3 Заполнить недостающие значения.

2 Выявить закономерности между метриками:

  2.1 Провести анализ метрик.

  2.2 Найти коэффицциенты корреляции и построить графики зависимостей.

  2.3 Определиться, значения каких метрик будут в обучающем наборе.

3 Определиться с метрикой качества модели машинного обучения.

4 Нахождение модели машинного обучения:

  4.1 Найти модели, которые возможно могут быть удачными.

  4.2 Провести настройку параметров моделей.

  4.3 Выбрать наиболее точную

1 Data Preparation: чистка данных, подготовка к изучению

2 Model Validation: построение, оптимизация модели машинного обучения

3 Malware Prediction System: настольное приложение с использованием обученной модели LightGBM

Основные библиотеки и ссылки на официальные сайты

Данные для обучения взяты с сайта Kaggle, а именно с соревнования от компании Microsoft Malware Prediction.