column_1 - пол водителя / gender of the driver;column_2 - стаж вождения / driving experience;column_3 - семейное положение водителя / marital status of the driver;column_4 - город регистрации водителя / city of driver registration;column_5 - город регистрации договора / city of contract registration;column_6 - максимальная просрочка по выплатам / maximum delay in payments;column_7 - тип двигателя / engine type;column_8 - пробег транспортного средства / vehicle mileage;column_9 - год производства транспортного средства / vehicle manufacturing year;column_10 - мощность двигателя в лошадиных силах / engine power in horsepower;column_11 - количество договоров клиента / number of client contracts;column_12 - количество договоров транспортного средства / number of vehicle contracts;column_13 - возраст клиента / client age;column_14 - тип транспортного средства / vehicle type;column_15 - страна-производитель транспортного средства / vehicle manufacturing country;column_16 - наличие телематических систем, установленных на транспортное средство / the presence of telematics systems installed on the vehicle;column_17 - марка и модель автомобиля (задача усложняется тем, что в выборке почти для всех марок присутствуют разные модели, представляющие их, т.е. марка X в выборке представлена моделями x1,x2, хотя в явном виде эта информация в данных не присутствует) / brand and model of the car (the task is complicated by the fact that in the sample for almost all brands there are different models representing them, i.e. brand X in the sample is represented by models x1, x2, although this information is not explicitly present in the data);column_18 - технический параметр транспортного средства / technical parameter of the vehicle.В тестовом наборе данных каждому договору соответствует уникальный идентификатор id.
In the test dataset, each contract has a unique id.