Лабораторна робота №1. Кредитний скорінг
1. Виконати пояснювальний аналіз даних набору https://www.kaggle.com/datasets/rikdifos/credit-card-approval-prediction
2. Підготувати дані для моделі прогнозування (нормалізація, пошук аномалій, балансування). Звести задачу до бінарної класифікації
3. Побудувати модель прогнозування
4. Використати крос-валідацію та метрику F1 для оцінки точності
4. За допомогою моделі з прийнятною точністю визначити важливість ознак в наборі даних
Приклад побудови нейромережі на наборі даних Iris
https://www.kaggle.com/code/avk256/neural-network-approach-to-iris-dataset