Nitro AI Warmup Round
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.
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 aplicațieAppID
: identificatorul joculuiMetacritic score
: nota medie a jocului de pe platforma de recenzii MetacriticGenres
: o lista separata prin virgule conținând tag-uri referitoare la tipul de jocPublishers
: numele producatorilorEstimated Owners
: de forma min – max, insemnand asteptarile (producatorilor jocului) minime si maxime de jocuri vanduteNegatives
: numarul de dislike-uriPositives
: numarul de like-uriRecommendations
: 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
Submission
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