<h3 style="text-align:justify;"><strong>Описание задачи</strong></h3>

<p style="text-align:justify;">Кредитный скоринг - классическая банковская задача, с которой многие из вас уже сталкивались в различных курсах и туториалах. Традиционными подходами к решению данной задачи являются логистическая регрессия и градиентный бустинг. К сожалению, данные подходы связаны с необходимостью тщательной генерации признаков, в результате чего большая часть информации безвозвратно теряется при построении всевозможных агрегатов. Альтернатива классическим методам - использование подходов, позволяющих учитывать последовательную структуру данных и не создавать агрегаты, к таким подходам относятся рекуррентные нейронные сети и трансформеры. Участникам соревнования предлагается на основе полученных в треке знаний попробовать свои силы и поучаствовать в соревновании на последовательных данных, состоящих из карточных транзакций. Для соревнования мы подготовили большой датасет, состоящий из транзакционной истории клиентов банка. Каждая такая транзакция содержит информацию о сумме покупки, месте, дате, mcc-категории, валюте и признаки от платежной системы. Обучающая выборка собрана за N дней, тестовая выборка за последующие K дней.</p>

<h3 style="text-align:justify;"><strong>Проверка решений</strong></h3>

<p style="text-align:justify;">Позиция на лидерборде зависит от качества предсказания дефолта по кредитным заявкам.&nbsp; Метрика соревнования - AUC ROC.<br />
Для удобства участников нами был подготовлен набор пакетных методов предобработки данных, чтобы объем данных не стал препятствием для участия пользователей с небольшим количеством доступных вычислительных ресурсов.</p>

<h3 style="text-align:justify;"><strong>Призы</strong></h3>

<p style="text-align:justify;">Первые три команды получат приз - фирменный мерч Альфа-Банка<br />
&nbsp;</p>

Предсказание выхода в дефолт по данным карточных транзакций

Public

Private

User Agreement

<p>I accept <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Terms of User Agreement and Privacy Policy</a></p>

Privacy Policy

<p>I give my <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Consent.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">consent</a> to &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC to process and transfer my personal data to the partners of the event for information interaction</p>

Consent

<p>I <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Email.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">agree</a> to receive newsletters from &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC&nbsp;about key ODS.AI activities</p>

<p>I am Interested in receiving job offers</p>

first_name

First name

last_name

Last name

country

Country (lat)

city

City (lat)

email

Email

slack_name

Your ODS Slack nickname

study_place

Study place

study_specialty

Study specialty

work_place

Work place

work_position

Work position

expectations

Expectations

interests

Interests

preferred_language

Preferred language

about

About

Registration application for Data Fest 2022

Соревнование на данных карточных транзакций

Predictions

Timofey_Zheleznyakov_MIPT

Kirill Shestakov MIPT

0f2a8af84279

cheetos crunchy

BayesSons_MIPT

Stanislav Chistyakov

Сергей Зуденков МФТИ

Vladimir Tochilin MIPT

Shura V

Fomberg Vladislav Aleksandrovich

Daniel Chshebentovskiy

Demid Gaibov MIPT

Nikita Elenberger

Aleksander Sokolov

Игорь Асонов МФТИ

Evgeny Abramov MIPT

Ilya Rogatov

Anton Pilkevich MIPT

Aleksandr Mikhailovich Kleimenov

Arina_MIPT

Mikhail Bashkirov_MIPT

Natalia Vladimirovna Volkova

rnn_advanced_baseline

nikitoys and

Ruslan Khalitov

Kseniya Polovchenia MIPT

d924df514063

Zaven Martirosian

Kirill Vladimirov

Andrey T

Maksim Shkut МФТИ

Gemini IT

Sergey Ivanov

rnn_baseline

Vitalii Grebennik

Daria Stepanova

Wanderer

Nikita Semionov

GigaChadScience

Richard Mask

Cookiethief

Alexander Ryzhkov

Egor Plotnikov

Deja VU

Aleksey Savin

Oksana Pshenichko MIPT

boosting_baseline

Chuviliaeva_MIPT

Kirill Isupov

ROC AUC

#	Teams (54)	ROC AUC	Last	Entries
1	Timofey_Zheleznyakov_MIPT	0.778709	2y	28
2	Kirill Shestakov MIPT	0.776803	2y	3
3	0f2a8af84279	0.776797	2y	3
4	cheetos crunchy	0.776778	2y	4
5	BayesSons_MIPT	0.776778	2y	1
6	Stanislav Chistyakov	0.772981	2y	1
7	Сергей Зуденков МФТИ	0.770704	2y	11
8	Vladimir Tochilin MIPT	0.768723	2y	1
9	Shura V	0.767574	2y	15
10	Fomberg Vladislav Aleksandrovich	0.766849	2y	3
11	Daniel Chshebentovskiy	0.766817	2y	5
12	Demid Gaibov MIPT	0.766815	2y	6
13	Nikita Elenberger	0.766195	2y	1
14	Aleksander Sokolov	0.766077	2y	1
15	Игорь Асонов МФТИ	0.765539	2y	10
16	Evgeny Abramov MIPT	0.7649	2y	2
17	Ilya Rogatov	0.762714	2y	6
18	Anton Pilkevich MIPT	0.762435	2y	3
19	Aleksandr Mikhailovich Kleimenov	0.762123	2y	1
20	Arina_MIPT	0.761519	2y	1
21	Mikhail Bashkirov_MIPT	0.7613	2y	5
22	Natalia Vladimirovna Volkova	0.760309	2y	3
23	123	0.760027	2y	2
rnn_advanced_baseline -		0.76
24	nikitoys and	0.759387	2y	4
25	Ruslan Khalitov	0.758916	2y	6
26	Kseniya Polovchenia MIPT	0.758131	2y	8
27	d924df514063	0.757738	2y	2
28	Zaven Martirosian	0.756746	2y	2
29	Kirill Vladimirov	0.756478	2y	3
30	Andrey T	0.755648	2y	2
31	Maksim Shkut МФТИ	0.755113	2y	9
32	Gemini IT	0.754307	2y	1
33	Sergey Ivanov	0.753497	2y	1
rnn_baseline -		0.75
34	Vitalii Grebennik	0.744149	2y	1
35	Daria Stepanova	0.74236	2y	1
36	Wanderer	0.740772	2y	16
37	Nikita Semionov	0.740193	2y	7
38	GigaChadScience	0.738668	2y	2
39	Richard Mask	0.738531	2y	2
40	Cookiethief	0.737141	2y	3
41	Alexander Ryzhkov	0.737141	2y	1
42	Egor Plotnikov	0.737082	2y	3
43	Deja VU	0.737072	2y	5
44	Aleksey Savin	0.737072	2y	6
45	Oksana Pshenichko MIPT	0.737013	2y	7
boosting_baseline -		0.737
46	Chuviliaeva_MIPT	0.736752	2y	6
47	Kirill Isupov	0.736709	2y	1