ML-классификатор прогноза качества цист артемии
Разработан ансамбль моделей градиентного бустинга XGBoost для прогноза класса выклева цист по лабораторным данным; реализованы серверная часть, обработка выгрузок 1С и передача итоговых датафреймов в 1С.
Средняя точность классификации составила 92,5%; для классов — 93,5% и 90,5%. Сервис поддерживает планирование операций с биоматериалом, логистику и хранение.