KO
|
EN
gitlite — search
Search
#flutter
#python
#config
#github-config
#typescript
#javascript
#openai
#dart
#rust
#nodejs
#machine-learning
#api
telecomdatacup
★ 33
Open GitHub ↗
Описание задачи
Download README (.md)
Explore Similar Repositories
green-screen-video-matting
:
relization the matting for green matting and video composition
charts
:
Demonstrating the tween concept using Flutter and bar charts
vue-tabevents
:
Event-Based communication across opened tabs for Vue 2.x
knitrhooks
:
Extend {knitr} with hooks
DrawnTable
:
WinForms control based on PictureBox for creating versatile tables
// repository documentation
Was this content helpful?
★ 0
(0 ratings)
Select Rating:
★
★
★
★
★
Submit Feedback
Recent Feedback
×
Download README
Do you want to download the
README.md
file for
telecomdatacup
?
Download (.md)
# Соревнование по машинному обучению Telecom Data Cup Организаторами соревнования являются компании `Mail.Ru Group` и `МегаФон`. Официальные ресурсы: [Telecom Data Cup](https://telecomdatacup.ru), платформа проведения [ML Boot Camp](https://mlbootcamp.ru). ## Описание задачи Было опрошено `9443` абонента. Результатом опроса является индекс удовлетворенности для каждого абонента, выраженный нулем (`0` — доволен) и единицей (`1` — не доволен). Необходимо с максимально возможной точностью выявить и предсказать **недовольных** клиентов. Описание большинства признаков доступно в [файле](https://github.com/MailRuChamps/telecomdatacup/blob/master/!dataset_fields_description.xlsx). Значение некоторых признаков скрыто. Метрикой задачи является [ROC AUC](http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=ROC-кривая). Ответом служит оценка принадлежности к классу, лежащая в диапазоне `[0; 1]` для каждого `SK_ID`. Предсказание нужно сделать для `5221` абонентов в том же порядке, что и в `subs_csi_test.csv`. Данные опубликованы на сайте [платформы](https://mlbootcamp.ru/round/15/tasks/) (доступны после регистрации). Столбцом, с переводом строк (`Line Endings` должно соответствовать формату Windows или Unix). Предварительные результаты будут формироваться по ответам для `2088` абонентов, а финальные по ответам для `3133` абонентов (40/60). Максимальное количество загрузок решений в день — `5`. Количество выбираемых решений — `2`. Разрешено делиться идеями и методиками. Запрещается использование мультиаккаунтов, а также публикация полных бейзлайнов и решений до окончания соревнования. Рекомендуем ознакомиться с [правилами проведения](https://mlbootcamp.ru/media/condition/2018-10-29%20Правила%20конкурса.pdf) Telecom Data Cup. ## Полезная литература Выражаем свою благодарность преподавателю кафедры Информационные системы и телекоммуникации (МГТУ им. Н.Э. Баумана) — Асмаряну Альберту Эдуардовичу за консультацию и материалы, опубликованные в папке [лекции](https://github.com/MailRuChamps/telecomdatacup/tree/master/lections). ## Подарки Участников с лучшими результатами ждут ценные подарки: 1 место — 400 000 рублей 2 место — 200 000 рублей 3 место — 100 000 рублей По традиции наших чемпионатов, призеры получат футболки с символикой чемпионата, а именно ТОП200. ## Сообщество ML Boot Camp Присоединяйтесь к нашему сообществу в Telegram [@mlbootcamp](https://t.me/mlbootcamp). Вы всегда можете задать вопросы, получить советы экспертов в области Data Science. Первыми узнать о самых важных граалях. Кроме того, сообщество чемпионатов Mail.Ru Group — это нетворкинг, где легко найти единомышленников.
