Можно ли использовать другие методы поиска ответа, кроме логистической регрессии?

Для курса "Линейные модели" - используем только линейную (логистическую) регрессию.

Для курса "Деревья и их ансамбли" - используем деревья и ансамбли.

Если вы знаете нейросети, SVM, и все-все-все, то используйте все, но для оценки в курсе будем смотреть на методы, которые вы использовали, и, соответственно, корректировать оценку. Ведь курсы - учебные, значит надо осваивать то, что было на курсе.

Что будет с теми, кто займет высокое место на лидерборде?

У нас будет встреча с победителями, где мы поговорим о том, как решать Конкурс, с особым вниманием к используемым методам в рамках Курсов. Также, данные победителей ODS.AI могут использоваться для того, чтобы рекомендовать компаниям-партнерам для рассмотрения на позиции младшего дата сайентиста. И конечно вы получите фирменный и уникальный мерч от ODS.AI!

Вы этом конкурсе будут public и private лидерборды?

Будет один, public, лидерборд. Все видят всё в плане как хорошо вы выступили! Почему так? Во-первых, т.к. мы подводим итоги 2 раза - для двух курсов. Во-вторых, т.к. с такой постановкой тяжело придумать private и public части выборки. В-третьих, то, чего обычно добиваются разделением - чтобы было тяжелее хакнуть лидерборд - здесь решается посредством неизвестной метрики качества. Она безусловно увеличивается от правильных ответов, но не понятно сколько правильных ответов вы выбили, за исключения случая, когда вы выбили все и получили 560 очков, максимум.