Разработка прогнозных моделей для отбора животных в поголовье

Цель исследования: Разработать модель машинного обучения, которая
поможет молочному хозяйству управлять рисками и принимать объективное решение о покупке животных.

Описание данных: В нашем распоряжении 3 датасета.

1. Файл ferma_main.csv содержит данные о стаде фермера на текущий момент:
   id — уникальный идентификатор коровы.
   Удой, кг — масса молока, которую корова даёт в год (в килограммах).
   ЭКЕ (Энергетическая кормовая единица) — показатель питательности корма коровы.
   Сырой протеин, г — содержание сырого протеина в корме (в граммах).
   СПО (Сахаро-протеиновое соотношение) — отношение сахара к протеину в корме коровы.
   Порода — порода коровы.
   Тип пастбища — ландшафт лугов, на которых паслась корова.
   порода папы_быка — порода папы коровы.
   Жирность,% — содержание жиров в молоке (в процентах).
   Белок,% — содержание белков в молоке (в процентах).
   Вкус молока — оценка вкуса по личным критериям фермера, бинарный признак (вкусно, не вкусно).
   Возраст — возраст коровы, бинарный признак (менее_2_лет, более_2_лет).

2. Файл ferma_dad.csv хранит имя папы каждой коровы в стаде фермера.
   id — уникальный идентификатор коровы.
   Имя Папы — имя папы коровы.

3. Файл cow_buy.csv — это данные о коровах «ЭкоФермы», которых фермер хочет изучить перед покупкой.
   Порода — порода коровы.
   Тип пастбища — ландшафт лугов, на которых паслась корова.
   порода папы_быка — порода папы коровы.
   Имя_папы — имя папы коровы.
   Текущая_жирность,% — содержание жиров в молоке (в процентах).
   Текущий_уровень_белок,% — содержание белков в молоке (в процентах).
   Возраст — возраст коровы, бинарный признак (менее_2_лет, более_2_лет).