Выполнить задание по машинному обучению

1. По индивидуальному заданию (можно использовать датасет и блокнот первого модуля telecom_Churn или использовать датасеты с Kaggle https://www.kaggle.com/datasets?fileType=csv или взять любой датасет из PyCaret, ссылка на блокнот приведена ниже), используя виртуальную машину в облачной платформе Google Colaboratory, создать, обучить и сравнить модели машинного обучения в библиотеках scikit-learn (можно только случайный лес и градиентый бустинг), AutoGluon, PyCaret (или LightGBM, XGBoost, CatBoost по отдельности), (h2o-3 - на усмотрение (веб интерфейс Flow, localhost 54321) , сделать скриншоты в Word)).

2. Провести прогнозирование ответа лучшей модели на новых данных.