<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>

Необходимо решить задачу классификации для операций, которые по различным причинам, связанных с безопасностью, были не подтверждены клиентами банка. То есть, участникам предстоит разработать алгоритм реализующий ядро системы антифрода для предотвращения мошеннических операций.&nbsp;

Для обучения моделей предоставляются операции 100,000 клиентов за 1.5 года, организованные по времени на 4 отдельные периода:

<ol>
	<li>Pre-train, с <code>2023-10-01</code> по <code>2024-09-30</code>. История операций клиентов, которую можно использовать для предобучения и извлечения признаков. Не имеет разметки по построению.</li>
	<li>Train, с <code>2024-10-01</code> по <code>2025-05-31</code>. История операций клиентов, в которой у них появляются нежелательные операции. Имеет разметку как неподтвержденных операций (🔴 целевой класс, &ldquo;красный свет&rdquo;), так и подозрительных операций, подтвержденных клиентами (🟡 &quot;желтый свет&quot;, не является целевым классом). Все остальные операции без обратной связи клиента стоит считать подтвержденными (🟢 &quot;зеленый свет&quot;).</li>
	<li>Pre-test, с <code>2025-06-01</code> по <code>2025-08-09</code>. История операций клиентов, которую можно использовать для классификации самих тестовых меток. Не имеет разметки, так как является частью тестовых данных.</li>
	<li>Test, с <code>2025-06-01</code> по <code>2025-08-09</code>. Заключительный день истории операций клиентов, каждую из которых требуется классифицировать и отправить в рамках соревнования. У каждого клиента этот заключительный день выбран случайно.&nbsp;</li>
</ol>

<figure class="image"><img src="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2026/02/08/c067d5cc/scheme-2.png" /></figure>

У задачи имеется ряд особенностей для исследователей и практиков анализа данных:

<ul>
	<li>Целевой класс очень редкий: в тренировочных данных всего 51 тысяча неподтвержденных операций (🔴) и 36 тысяч подтвержденных (🟡).&nbsp;</li>
	<li>Алгоритм должен работать в приближенной к реальной постановке, с учетом времени. Как если бы классификатор работал здесь и сейчас, а не размечал уже ранее случившиеся инциденты пост-фактум.&nbsp;</li>
	<li>Суммарный объем данных в задаче превышает 200 миллионов операций. Подробнее про структуру данных можно узнать на странице &ldquo;<a href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2026-guardian/dataset" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Данные</a>&rdquo;.</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">event_id, predict
125854726334416, -0.338988
125949211749418, -4.100378
...
124738035029214, 0.004335</code></pre>

<ul>
	<li><code>event_id</code> &ndash; идентификатор операции;</li>
	<li><code>predict</code> &ndash; предсказание вашего алгоритма.&nbsp;</li>
</ul>

Предсказания необходимо построить для всех 633,683 операций тестовых данных.&nbsp;

Пример&nbsp;sample_submit.csv&nbsp;доступен на странице &ldquo;<a href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2026-guardian/dataset" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Данные</a>&rdquo;.

&nbsp;

<h3>Проверка решений</h3>

Решения проверяются автоматически путем сопоставления с известной истинной разметкой статусов операций по классу неподтвержденных операций (🔴) в тестовый период данных. Истинная разметка тестовых данных доступна только организаторам.

Метрика соревнования &mdash; PR-AUC (Area Under Precision-Recall Curve; площадь под кривой &laquo;полнота-точность&raquo;) по операциям.&nbsp;

Для расчета метрики используется её <a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.average_precision_score.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">sklearn имплементация</a>:&nbsp;

<pre>
<code class="language-bash">from sklearn.metrics import average_precision_score</code></pre>

Обратите внимание, что использование функции <code>auc</code> для самой Precision-Recall кривой <a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_curve.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">средствами sklearn</a> приведет к завышению показателей метрики ввиду особенностей процедуры подсчета (интерполяции точек кривой).&nbsp;

Тестовые данные представляют собой 70 дней операций, сгруппированные в 10 недель.&nbsp; 
Отсчет идет с <code>2025-06-01</code> по <code>2025-08-09</code>, первая неделя идет с <code>2025-06-01</code> по <code>2025-06-07</code>, и т.д. &nbsp;

Соотношение public/private в соревновании составляет 30/70 и разделено по времени (по неделям):&nbsp;

<ul>
	<li>Недели 1, 3 и 5 используются для результатов на public лидерборде.&nbsp;</li>
	<li>Остальные 7 недель используются для результатов на private лидерборде.</li>
</ul>

Победители соревнования определяются по результатам на private лидерборде.&nbsp; 
Для private лидерборда можно выбрать до 2-ух 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 1, &ldquo;Страж&rdquo;</h3>

1 место: 1 000 000 рублей 
2 место: 500 000 рублей 
3 место: 300 000 рублей

Спецноминация Companion:&nbsp;

1 место &mdash; 50 000 рублей 
2 место &mdash; 50 000 рублей

Участникам необходимо решить задачу классификации неподтвержденных операций клиентов банка на основе данных историй операций в различных каналах.

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.

first_name

First name

last_name

Last name

country

Country (lat)

city

City (lat)

email

Email

phone_optional

Phone (Optional)

Occupation

Experience

Experience in DC

study_place2

Company/study place name

referral

How did you know about the competition?

Registration application for Data Fusion 2026

Data Fusion Contest 2026 - Задача 1 "Страж"

Predictions

Gleb Anferov

madgnome

Max Kuzin Georgy Smirnov

Stanislav Chistyakov

Кротовуха

Alexander Dudin

ZXCboost

dd08f5adecdba

Asta Beliy

Asgat Akmaev

Kirill Golubev

ВАЙБКОДИМ ГОДИК

Elizar Harionov

feel the agi

Bebryata

Михаил Звягинцев

Теневое клонирование

behringer

Nam Ne DANO БЧБ

MIGEL ODUEL

a2ac177985042

Radfull

Zmeyoff Alexander

cat lol

Л Темин

Bakhtiyor Akhmedov

умный бленд

AGI SUBMIT

Anton Chernyavskiy

Ruslan Nagimov

Москва-400

y62ca75d5997e

Хахатон

Одиночество сволочь

Сильная и независимая

Evgeny Kazenov

Михаил Кондрашов

ICEQ

Ананас Ананасович

Deadline Expansion

Danil Galkin

R2BD is anime

DevLake

supervised unlearning

Hermitage

Игорь Мочалов

Свят Довидченко

люблю мл

PR-AUC

#	Teams (574)	PR-AUC	Last	Entries
1	Gleb Anferov	0.2132872865	7m	33
2	madgnome	0.2048831316	7m	15
3	Max Kuzin Georgy Smirnov	0.2022465848	7m	266
4	Stanislav Chistyakov	0.1809349904	7m	100
5	Кротовуха	0.1796738262	7m	133
6	AIR	0.1647078968	7m	39
7	Alexander Dudin	0.1632597912	7m	68
8	ZXCboost	0.1574398578	7m	112
9	dd08f5adecdba	0.157019018	7m	16
10	Asta Beliy	0.1541402991	7m	35
11	Asgat Akmaev	0.1541180928	7m	60
12	Kirill Golubev	0.1541105662	7m	2
13	ВАЙБКОДИМ ГОДИК	0.1541099909	7m	14
14	Elizar Harionov	0.1540693077	7m	16
15	feel the agi	0.1537064934	7m	181
16	Bebryata	0.1535294533	7m	48
17	Михаил Звягинцев	0.1534688347	7m	3
18	Теневое клонирование	0.1533286476	7m	5
19	behringer	0.1533088599	7m	12
20	Nam Ne DANO БЧБ	0.1532895633	7m	194
21	MIGEL ODUEL	0.15319258	7m	8
22	a2ac177985042	0.1529807995	7m	93
23	Radfull	0.1529584133	7m	10
24	Zmeyoff Alexander	0.1529505872	7m	13
25	cat lol	0.1521710989	7m	5
26	Л Темин	0.1521352896	7m	9
27	Bakhtiyor Akhmedov	0.1520550478	7m	19
28	умный бленд	0.151494107	7m	9
29	AGI SUBMIT	0.1512237416	7m	7
30	Anton Chernyavskiy	0.1511851641	7m	18
31	Ruslan Nagimov	0.1511174073	7m	6
32	Москва-400	0.1511064499	7m	59
33	y62ca75d5997e	0.1509457704	7m	6
34	Хахатон	0.15047678	7m	90
35	Одиночество сволочь	0.1500709264	7m	5
36	Сильная и независимая	0.1497339753	7m	17
37	Evgeny Kazenov	0.1493175661	7m	19
38	Михаил Кондрашов	0.1493031392	7m	27
39	ICEQ	0.1491829874	7m	62
40	Ананас Ананасович	0.1489805981	7m	10
41	Deadline Expansion	0.1486082271	7m	56
42	Danil Galkin	0.1477083424	7m	16
43	R2BD is anime	0.147441394	7m	22
44	DevLake	0.1467784626	7m	47
45	supervised unlearning	0.1412289177	7m	7
46	agi	0.140471623	7m	6
47	Hermitage	0.1377695431	7m	38
48	Игорь Мочалов	0.1362444651	7m	8
49	Свят Довидченко	0.1362202461	7m	13
50	люблю мл	0.1354866584	7m	38