logo
ALPHA
Competitions

Nitro AI Warmup Round

High-school
Romania
Individual

For our launch you will have to solve 2 problems: get the best score in the competition and be the first one to report a bug in our Bug Bounty program.

Problems Communication Leaderboard Rules
Steam Predict
TaskEditorial

Steam Predict

Enunt

Implementati un model de AI pentru a prezice preturile din jocurile de pe Steam avand la dispozitie un set de antrenare train_data.csv si unul pe care trebuie sa faceti doar predictia test_data.csv.

Setul de date contine urmatoarele campuri avand semnificatiile:

  • Name: nume aplicație
  • AppID: identificatorul jocului
  • Metacritic score: nota medie a jocului de pe platforma de recenzii Metacritic
  • Genres: o lista separata prin virgule conținând tag-uri referitoare la tipul de joc
  • Publishers: numele producatorilor
  • Estimated Owners: de forma min – max, insemnand asteptarile (producatorilor jocului) minime si maxime de jocuri vandute
  • Negatives: numarul de dislike-uri
  • Positives: numarul de like-uri
  • Recommendations: cate persoane recomanda acest joc

Note despre setul de date:

  • Câmpul-ținta este „Price”. Date fiind celelalte feature-uri, scopul este de a prezice „Price”. Setul de date de evaluare vizibil pentru candidați nu conține acest câmp, însă el este necesar platformei de evaluare. Metrica de evaluare folosita este R2
  • Câmpul Genres, fiind o lista, trebuie transformat in date numerice într-un fel sau altul pentru a putea fi folosit in algoritmii de ML.
  • Asemănător pentru câmpul Estimated Owners
  • Unele câmpuri pot fi inutile in predicția campului-tinta. Incercati sa analizati datele si sa selectați doar ce este nevoie sau ar putea explica predictia.

Cerinte

Veti avea de incarcat un singur fisier tip csv cu ID-ul din setul de date initial (reprezentant coloana 0) si cate o coloana pentru fiecare subtask. Fiecare cerinta de mai jos reprezinta cum completati o coloana din csv-ul final

Subtask 1 (20p). "Avg owners": pentru fiecare camp din coloana "Estimated Owners" de forma min – max, extrageti media valorilor considerand pentru fiecare linie int ((min + max) / 2).

Subtask 2(80p) "Price": Implementati un model de AI si rulați predicția pentru fiecare rând din test_data.csv.

Evaluare

Trimiteti un singur csv cu raspunsul pentru fiecare subtask pe o coloana noua, ca in fisierul dat ca exemplu.

Aceasta problema nu are scor final diferit de scorul partial! Scorul din timpul concursului e cel cu care veti ramane la final

Atenție! Evaluarea se face pe baza ID-ului. Aveți un exemplu de generat cod în custom archive

Editorial și datele problemei

https://github.com/Olimpiada-AI/Propunere-probleme-si-solutii

Files

Train DataTest DataSample OutputStarter Kit

Submission

Make sure your source code produces the output you uploaded! Chosen submissions may be rerun with your source code after the competition to get the final score.

My Submissions

This competition allows at most 50 submissions and up to 2 of those submissions can be chosen as final

You didn't make any submission yet