GrKon

Если вы хотите от GPT помощи в написании кода - Попытка не пытка! Я бы сделал так:
1. Собрал необходимые материалы.
2. Попытался сам максимально лаконично сформулировать идею.
3. Если не получается п.2 - надо скормить материалы кусками в GPT попросив сжать текст и оставить суть. затем скормить сжатые куски - получить идею (1 кусок)
4. Попробовать для п. 3 разные модели.
5. готовый текст идеи скормить GPT и попросить план для кода проекта например на 12 частей.
6. в режиме диалога попросить код по каждой части, или для большого проекта каждую часть сначала разбить на подчасти.
7.попросить подробно прокомментировать код
8.попросить проверить код
9. попросить составить программу тестирования по коду.

График Age ditribution before... вызывает большие сомнения - там явно не 10900. Проверь формирование этого графика. Возможно правильный график снял бы вопросы.

Если я правильно понял задачу, то для начала для решения использовал бы автоэнконер или u-net (в общем сети генерации изображений). На вход подаем каналы с известными данными (рельеф, препятствия, сегментированные площади орошения) - выход обучать схеме расположения дождевателей. Для обучения необходимы пары - изображения без дождевателей, и с дождевателями (или слой только с дождевателями). Понятно, что проще обучить на получение слоя только с дождевателями.

Я бы для начала сбалансирован набор до 50/50%. Если на таком балансе достигаются приемлемые результаты но на исходном балансе модель не даёт приемлемых результатов - дообучать модель постепенно меняя баланс к необходимому.