https://slides.com/bogdansalyp/deck-d29d6d/fullscreen
Ссылка: https://slides.com/bogdansalyp/deck-d29d6d/fullscreen
https://colab.research.google.com/drive/1tlTZDutQpMhGxmJqp-NBObTQj8XfITCr
Завершаем работу с датасетом titanic.csv! По подобию прошлой лекции (где мы использовали LogisticRegression) используйте и оцените модели случайный лес и градиентный бустинг. Подберите параметры, при которых каждая из этих двух моделей достигает наилучшего качества (что считать наилучшим качеством - вопрос, который является частью задания).
Используйте для Титаника дополнительно XGBoost, LightGBM, CatBoost.