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