Сломает ли стул в IKEA? #2 [Decision stump]

Посетители ИКЕА ведут себя по-разному: кто-то спокойно садится на стул после прогулки по магазину, а кто-то приходит с перегруженным рюкзаком, усталостью, стрессом, килограммом фрикаделек в желудке — и стул начинает испытывать судьбу.

Вам выдали анонимизированные данные эпизодов «посетитель сел на стул».
По этим характеристикам нужно предсказать, сломается стул или нет.

Целевая переменная:

broke_chair
- 1 — стул сломался
- 0 — стул выдержал нагрузку

При этом физическая модель нагрузки скрыта — в данных нет прямого интегрального признака, который определяет реальный риск. Его нужно проинженерить самостоятельно.

Доступные признаки

В данные включены характеристики человека, его поведения в магазине и параметры стула.

Характеристики посетителя

• shopper_weight_kg — вес посетителя (кг)
• backpack_weight_kg — вес рюкзака/пакетов (кг)
• meatballs_count — количество фрикаделек, съеденных в ресторане ИКЕА
• soda_ml — количество выпитой газировки (в мл)
• time_spent_minutes — время, проведённое в магазине до посадки (минуты)
• stress_level — уровень стресса (1–10)
• assembly_skill_level — умение собирать мебель (1–10)
• previous_chairs_broken — сколько стульев человек ломал раньше

Характеристики стула и взаимодействий

• chair_model_max_load_kg — максимально допустимая нагрузка на стул по паспорту (кг)
• posture_risk_index — показатель рискованной позы (зависит от длительности прогулки и стресса)
• fatigue_factor — фактор утомления стула (зависит от стресса, времени и истории поломок)

Обратите внимание:
Признак, который реально определяет поломку стула (интегральная полезная нагрузка), в датасете отсутствует. Он был использован при генерации таргета, но скрыт от участника.

Формат данных

train.csv

Содержит обучающую выборку: - id
- все перечисленные признаки
- broke_chair

test.csv

Содержит тестовую выборку: - id
- все признаки, кроме broke_chair

sample_submission.csv

Шаблон отправки: - id
- broke_chair (0/1 или вероятности — в зависимости от требований организатора)

answer.csv

Файл с истинными значениями для объектов test.csv (используется только для проверки).

Цель

Построить модель, которая максимально точно предсказывает broke_chair.
Особое внимание уделите:

• работе с численными признаками,
• исследованию зависимостей и взаимодействий,
• построению интегральных фич, отражающих реальную нагрузку,
• и сравнению простых и сложных алгоритмов на такой постановке.

Побеждает тот, кто сможет правильно «воссоздать физику стула».