<h3>Правила участия</h3>

Нажимая кнопку &laquo;Участвовать&raquo; и/или &laquo;Отправить решение&raquo;, вы соглашаетесь с <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2026/Rules_Data_Fusion_Contest_2026.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Правилами участия в соревновании Data Fusion Contest 2026</a>.

<h3>Постановка задачи</h3>

Клиенты банка владеют разными банковскими продуктами &mdash; различными видами счетов, карт и услуг. Одним из запросов бизнеса является желание ранжировать эти продукты по вероятности их открытия клиентами.

В данной задаче продуктов &ldquo;на полке&rdquo; 41 штука. В отличие от классических задач рекомендаций, бизнес интересуют вероятности открытия каждого из продуктов. Умея хорошо предсказывать эти вероятности, бизнес имел бы возможность гибко настраивать рекомендации.

В этом соревновании участникам предстоит работать с полностью анонимными и обфусцированными данными 1,000,0000 клиентов:

<ul>
	<li>Описания банковских продуктов не передаются. Также не передаются и описания признаков. Для признаков передается только информация об их исходном типе (категорийные признаки <code>cat_feature_i</code> и числовые признаки <code>num_feature_j</code>).&nbsp;</li>
	<li>Признаков достаточно много: основной набор в 200 признаков, а также дополнительный набор с более 2,000 признаками.</li>
	<li>В признаках много пропущенных значений, а также присутствуют выбросы.</li>
	<li>750,000 клиентов имеют разметку и составляют тренировочные данные. Оставшиеся 250,000 клиентов составляют тестовые данные.</li>
</ul>

Подробнее про структуру данных можно узнать на странице &ldquo;<a href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2026-cybershelf/dataset" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Данные</a>&rdquo;.

<h3>Формат решений</h3>

Это соревнование с разметкой предоставленного вам .parquet файла. Вам необходимо создать алгоритм, способный по предоставленным в рамках соревнования данным, создать новый .parquet файл с 42 столбцами:

<pre>
<code class="language-python">customer_id, predict_1_1, predict_1_2, ... , predict_10_1
1750000, -4.921889, -5.700829, ... , -0.954659
1750001, -4.963202, -6.826517, ... , -0.622011
...
1999999, -4.249957, -4.785856, ... , -0.931220</code></pre>

<ul>
	<li><code>customer_id</code> &ndash; идентификатор клиента;</li>
	<li><code>predict_i</code> &ndash; предсказание вашего алгоритма для класса <code>target_i</code>. Например <code>predict_1_1</code> для <code>target_1_1</code> и т.д.&nbsp;</li>
</ul>

Предсказания необходимо построить для всех 250,000 клиентов в тестовых данных.&nbsp;

Пример&nbsp;sample_submit.parquet&nbsp;доступен на странице &ldquo;<a href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2026-cybershelf/dataset" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Данные</a>&rdquo;.

<h3>Проверка решений</h3>

Решения проверяются автоматически путем сопоставления с известными истинными историческими значениями суммарных переводов клиентов банка со своих счетов. Истинные исторические значения в тестовых данных доступны только организаторам.

Метрика соревнования &mdash; Macro Averaged ROC-AUC. Для multi-label это эквивалентно простому усреднению ROC-AUC по каждому классу.&nbsp;

Для расчета метрики используется <a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">sklearn имплементация</a>:&nbsp;

<pre>
<code class="language-bash">from sklearn.metrics import roc_auc_score

roc_auc_score(y_true, y_pred, average="macro")</code></pre>

Соотношение public/private в соревновании составляет 30/70:&nbsp;

<ul>
	<li>75,000 (30%) клиентских записей используются для результатов на public лидерборде. &nbsp;</li>
	<li>175,000 (70%) клиентских записей &nbsp;используются для результатов на private лидерборде.</li>
</ul>

Победители соревнования определяются по результатам на private лидерборде.&nbsp; 
Для private лидерборда можно выбрать до 2 финальных решений.

<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. Победители соревнования смогут получить денежные призы только на расчетные счета банков, зарегистрированных на территории Российской Федерации.&nbsp; Просим вас позаботиться об открытии счета в РФ заранее.</li>
	<li>Ответы на вопросы по всему Data Fusion Contest 2026 доступны&nbsp;на&nbsp;<a href="https://ods.ai/tracks/data-fusion-2026-competitions/faq" rel="noopener noreferrer" target="_blank">FAQ странице трека</a>.</li>
</ul>

<h3>Призовой фонд задачи 2, &ldquo;Киберполка&rdquo;</h3>

1 место: 500 000 рублей 
2 место: 300 000 рублей 
3 место: 100 000 рублей

Спецноминация Companion:&nbsp;

1 место &mdash; 50 000 рублей 
2 место &mdash; 50 000 рублей

Участникам необходимо решить задачу multi-label классификации для 41 финансового продукта клиентов банка на основе обезличенных данных заранее предоставленных признаков.

Private

Public

Данные

Rules

Нажимая &quot;Отправить&quot; я соглашаюсь с условиями <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2026/Rules_Data_Fusion_Contest_2026.pdf">Правил проведения онлайн-соревнования Data Fusion Cotest 2026</a>.

Agreement_services

Я согласен(-на) с <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/odsaifooter/20250312_Service_agreement_ODSai.pdf">Соглашением об услугах</a>. Обработка персональных данных Участников Активностей производится на основании Соглашения об услугах).

Agreement_ads

Даю согласие <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2026/%D0%A21_SOPD_RIM.pdf">Организатору</a> соревнования на получение информации рекламного характера.

Agreement_jobs

<a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2026/Soglashenie_sodeistvie_jobs.pdf">Согласие</a> на сотрудничество по содействию мне в трудоустройстве.

Благодарим за интерес к серии соревнований&nbsp;Data Fusion Contest 2026.

Заполните, пожалуйста, форму ниже.

Согласия, отмеченные&nbsp; (*) - обязательные.

#	Teams (410)	Macro ROC-AUC	Last	Entries
1	Andrey Kuznetsov	0.8607063433	7m	115
2	VOLGA_AI	0.859479472	7m	203
3	Evgenii Nikolaev	0.8594532792	7m	59
4	Alsu Aldag	0.8587897823	7m	117
5	Kirill Krivosheev	0.8583273574	7m	65
6	Andrei Filipchyk	0.8581839021	7m	56
7	монтажный техникум курск	0.8581608719	7m	267
8	Artem Kovalev	0.8571967381	7m	51
9	оверфиттеры	0.8571793323	7m	109
10	mTale	0.8571540366	7m	129
11	HoneyDed	0.8566509319	7m	60
12	it_frog	0.8566317713	7m	70
13	Vanzalez	0.8565971026	7m	14
14	Моя команда	0.85654329	7m	5
15	мария_диджитал	0.8563584243	7m	13
16	MISIS 73	0.8562945253	7m	26
17	ace0e3a56d8d1	0.8562626463	7m	4
18	витя где ням ням	0.8562001589	7m	110
19	Dmitry Kozlov	0.8560058822	7m	15
20	The Ы	0.8559665317	7m	87
21	w2cb790b1d2c9	0.8559109826	7m	49
22	MIGEL ODUEL	0.8557269459	7m	4
23	Ivan Glebov	0.8554908579	7m	81
24	t9f92e07b2ad1	0.855413605	7m	80
25	Special Cursoed	0.8550617735	7m	22
26	Владислав Баланда	0.855030782	7m	165
27	Владислав Ежергин	0.8547659194	7m	125
28	Beyond The SI	0.8547314394	7m	5
29	Evgeny Kazenov	0.8544264327	7m	44
30	b3124a384c875	0.854271987	7m	13
31	Vladimir Testov	0.8542267098	7m	6
32	DevLake	0.8541489817	7m	44
33	Alexander Ladzin	0.854061368	7m	40
34	Professor_Vadim	0.8540483506	7m	122
35	ледибаг	0.8540311213	7m	45
36	Players	0.8539912866	7m	15
37	Dmitrii	0.8539378055	7m	36
38	777	0.8538819917	7m	36
39	ALT	0.853829938	7m	15
40	Roman Polomoshnov	0.853829938	7m	10
41	TORCHKI	0.853829938	7m	16
42	Автостопом по ODS	0.8538257517	7m	27
43	skjazz	0.8535155747	7m	20
44	вайб-инженеры	0.8534553248	7m	41
45	Владимир Калюта	0.8533200755	7m	56
46	R2BD is anime	0.8530429901	7m	53
47	Panda Play	0.8529730454	7m	82
48	mf3912b208d12	0.8527949095	7m	22
49	Мистер Фиш	0.8527726312	7m	30
50	ИИ это сложно	0.8527245516	7m	3