ML in nuclear physics

Цель

Цель заключается в определении прицельного параметра столкновения двух ядер с помощью методов ML. Изначально задача регрессии, но сведена к задаче классификации - разбили отрезок возможных значений прицельного параметра на классы. Есть некоторые ограничения на скорость работы алгоритма - нужно предсказывать класс параметра за $50$ нс = $50 * 10^{-9}$ с

Данные

Данные созданы генератором - сто файлов по 2000 столкновений (событий) в каждом. Являются представлением того, куда и с какой скоростью разлетелись частицы после столкновения.

Файлы

• data_preprocessing - предобработка одного файла данных с подробным описанием.
• loop_create_data - обработка всех данных и создание очищенных данных - data.csv
• data.csv - очищенные данные для обучения модели.
• DT_and_RF - модели Decision Tree и Random Forest.
• GBDT - Gradient Boost on Decision Tree различные реализации