Модель предсказания цен на ноутбуки — Python, ML

Я разрабатываю модель предсказания цен на ноутбуки и ищу помощь в завершении конвейера от начала до конца. Данные уже очищены и содержат важные для меня характеристики: процессор, оперативная память, бренд, операционная система, размер экрана и вес. Моя приоритетная задача — скорость, поэтому я хотел бы, чтобы первая версия, готовая к производству, полагалась на хорошо настроенную модель линейной регрессии. Если вы считаете, что легкий альтернативный метод на основе деревьев может сократить время вывода, не стесняйтесь объяснить компромиссы, но основной акцент следует делать на быстрой линейной модели. Вот что мне нужно: • Jupyter Notebook (или скрипт на Python), который загружает набор данных, выполняет финальную обработку признаков, обучает модель и оценивает ее задержку предсказания; • краткие комментарии, объясняющие каждый шаг, включая выбор обработки и модели scikit-learn; • краткое README, подводящее итоги метрик производительности и объясняющее, как запустить код в новой среде (conda или venv). Если все работает быстро с моей стороны и соответствует заявленным метрикам скорости, проект будет завершен. Дайте знать, какие дополнительные детали вам нужны, и мы можем начать сразу. Требуемые навыки: алгоритмы, анализ данных, наука о данных, линейная регрессия, машинное обучение (ML), оценка моделей, Python, статистика.