<h3>Правила участия</h3>

Нажимая кнопку &laquo;Участвовать&raquo; и/или &laquo;Отправить решение&raquo;, вы соглашаетесь <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Rules_Data%20Fusion%20Contest_2025.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">с Правилами участия в соревновании Data Fusion Contest 2025</a>.

<h3>Постановка задачи</h3>

Это соревнование отлично подойдёт тем, кто хочет попрактиковаться в умении применять алгоритмы машинного обучения к реальным задачам. Для участников уже заранее подготовлены наборы данных с почти 5,000 признаков и одной целевой переменной:

<blockquote>
50 перцентиль распределения суммарных остатков на всех накопительных счетах клиента на горизонте +2 мес. от отчетной даты
</blockquote>

Это реальная интересующая банк характеристика клиента, которую участникам предлагается научиться предсказывать.

Вроде бы все просто, но у задачи есть несколько важных особенностей:

<ul>
	<li>Целевая переменная представляет собой информацию о будущем, что потребует не мало работы по настройке валидации;</li>
	<li>Тренировочные и тестовые данные также разделены на основе времени: тестовые данные собраны за другой временной период;</li>
	<li>Признаков много, в них много пропущенных значений, и сами признаки имеют очень разные распределения.</li>
</ul>

Подобная учебная задача, может выступить полезной тренажерной площадкой:&nbsp;

<ul>
	<li>Простота постановки открывает простор для самых разных алгоритмов и подходов моделирования;&nbsp;</li>
	<li>Необходимость разобраться в валидации при честном разделении данных по времени &mdash; критически важный навык при решении реальных задач.</li>
</ul>

<h3>Формат решений</h3>

Это табличное соревнование с разметкой предоставленного вам .csv файла. Вам необходимо создать алгоритм, способный по предоставленным в рамках соревнования данным, создать новый табличный .csv файл с двумя столбцами:

<pre>
<code class="language-python">user_id, predict
1000008, 91.733
1000009, 208899
...
2499992, 1076658</code></pre>

<ul>
	<li><code>user_id</code> &ndash; идентификатор клиента банка;</li>
	<li><code>predict</code> &ndash; предсказание вашего алгоритма.&nbsp;</li>
</ul>

Предсказания необходимо построить для всех 318,451 клиентов в тестовых данных.&nbsp;

Примеры&nbsp;sample_submission.csv&nbsp;доступны на странице &ldquo;<a href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2025-distribution/dataset" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Данные</a>&rdquo;.

<h3>Проверка решений</h3>

Решения проверяются автоматически путем сопоставления с известными истинными значениями целевой переменной клиентов банка. Истинные значения целевой переменной в тестовых данных доступны только организаторам.

Метрика соревнования &mdash; RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error):

$$RMSLE = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (\log(1 + y_{i}) - \log(1 + \hat{\overline{y}}_{i} ))^2 }$$

$$\hat{\overline{y}}_{i} = max(0, \hat{y}_{i}) $$

$$\text{Где:}$$

$$N \text{ &mdash; число клиентов},$$

$$y_{i} \text{ &mdash; истинные значения целевой переменной клиента i},$$

$$\hat{y}_{i} \text{ &mdash; предсказанные значения для клиента i}.$$

Соотношение public/private в соревновании составляет 33/67:&nbsp;

<ul>
	<li>Треть клиентов используется для результатов на public лидерборде.&nbsp;</li>
	<li>Оставшиеся две трети используются для результатов на private лидерборде.</li>
</ul>

Обратите внимание, что если в качестве предсказаний предоставляются отрицательные значения, то они принудительно зануляются.

Итоговые результаты в образовательной задаче определяются по результатам на private лидерборде.&nbsp; 
Для private лидерборда можно выбрать до 2 финальных решений.

<h3>&nbsp;</h3>

<h3>Информация&nbsp;для участников</h3>

<ul>
	<li>В соревновании можно принимать участие из любой точки мира. Участники могут объединяться в команды до 4-х человек. Участвовать можно в любом количестве из предложенных задач и номинаций.&nbsp;</li>
	<li>Ответы на вопросы по всему Data Fusion Contest 2025 доступны&nbsp;на&nbsp;<a href="https://ods.ai/tracks/data-fusion-2025-competitions/faq" rel="noopener noreferrer" target="_blank">FAQ странице трека</a>.</li>
</ul>

<h3>Призовой фонд задачи 3, Distribution</h3>

Это учебная задача без денежного призового фонда.

Спецноминация Companion

1 место &mdash; мерч 
2 место &mdash; мерч

Образовательная задача для тех, кто хочет научиться лучше разбираться с моделями машинного обучения на банковских данных: создайте алгоритм, способный предсказывать распределение остатков на счетах клиента через 2 месяца.

Public

Private

Данные

Rules

Нажимая &quot;Отправить&quot; я соглашаюсь с условиями <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Rules_Data%20Fusion%20Contest_2025.pdf">Правил проведения онлайн-соревнования Data Fusion Contest 2025</a>

Privacy Policy and User agreement

Даю <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Data_Fusion_2025_soglasie_pdn.pdf">согласие</a> Оператору&nbsp;на обработку ПДн&nbsp; (*)

email_promo

Даю согласие <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Data_Fusion_2025_T1_soglasie_promo.pdf">Организатору</a>&nbsp;соревнования на получение информации рекламного характера

<a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Data_Fusion_2025_T1_soglasie_hr.pdf">Согласен</a> на сотрудничество по содействию мне в трудоустройстве

Благодарим за интерес к серии соревнований&nbsp;Data Fusion Contest 2025.

Заполните, пожалуйста, форму ниже.

Согласия, отмеченные&nbsp; (*) - обязательные.

#	Teams (118)	RMSLE	Last	Entries
1	Anna Yurishcheva	3.7612491113	2m	74
2	RASCAR	3.7754139173	5w	70
3	Ivan Komarov	3.7930403191	5w	15
4	Arlan	3.8082299802	5w	36
5	pe4a74759c556	3.8458948692	5w	21
6	Елизарьев Яра	3.8590411908	5w	20
7	Иван Сосалковской	3.8698543501	8w	2
8	QWERTY	3.9175950813	5w	23
9	bawr bawr	3.94170641	5w	28
10	Vladislava Cherkasova	3.9706479577	5w	53
11	DL Fun	3.976750245	5w	43
12	Aleksandr Korotkov	3.9812369995	5w	39
13	Nikita Zaglumonin	3.9849870693	3m	30
14	Igor Kuznetsov	3.9915523517	5w	20
15	whoami	3.993450636	3m	5
16	ldd27e2daacb6	3.994440986	5w	8
17	y3e8d313fddf4	4.0049810019	5w	18
18	перега сират	4.0101478213	7w	10
19	NoFuture	4.0334052435	6w	15
20	Erik	4.0446666638	5w	29
21	Сергей Борисович	4.0455167305	5w	52
22	masha adiukova	4.0459074382	2m	6
23	2 по химии	4.0500233998	3m	8
24	Nikita Kuznetsov	4.0518223095	5w	5
25	Alek Nelender	4.0538622898	5w	14
26	Nazarenko Elizaveta	4.0538622898	5w	6
27	Анастасия Карунина	4.0538622898	5w	3
28	plusvibe	4.0538627126	5w	8
29	Варфоломеева Виктория	4.0543655992	5w	16
30	Timur Kebekov	4.0566109829	3m	9
31	zoli zoli	4.0594533267	3m	17
32	Александр Мамонов	4.0630080554	5w	2
33	Мишнева Екатерина	4.0644344237	5w	3
34	bdcbe7264efee	4.0709207607	8w	8
35	Prokhorov_foundation	4.0835336224	5w	16
36	Daniil Antonov	4.0866743508	3m	19
37	lEXX	4.0866963578	5w	5
38	Гагол Егор	4.089370796	5w	12
39	Rayan Gosling	4.089370796	5w	7
40	i_scrg	4.089370796	5w	1
41	Тарло Евгений	4.089370796	5w	1
42	6hegodaev	4.089370796	5w	4
43	Viktoria Privalova	4.089370796	5w	2
44	ярик реквием	4.0921732849	3m	3
45	Alexandra Aronova	4.092597682	5w	5
46	x2f0884addcfa	4.0938984487	6w	7
47	opium	4.0944405127	7w	6
48	Alex B	4.0946791253	3m	1
49	Maksim Kalmykov	4.0973373109	5w	21
50	gae757b93b9cd	4.0986792339	6w	21