Чтобы попасть в здание, нужно пройти через турникет. Чтобы открыть парковку, нужно открыть шлагбаум. Чтобы попасть на этаж, нужно приложить &ldquo;таблетку&rdquo;. Все это фиксируется - кто, в какую дату, в какое время.

Сможем ли мы выучить кому конкретно принадлежит след прохода через турникеты? Теперь мы знаем, что это был кто-то, кто уже был. (Правда, есть и несколько - не больше 10% - новых).

&nbsp;

&ldquo;8 утра понедельник, турникет 4? Директор.&rdquo; &ldquo;11 утра суббота? Гриша. Но Гриша в последний день месяца никогда не приходит.&rdquo;&nbsp; Какие есть паттерны в настоящих данных?

&nbsp;

В тестовой выборке id посетителей заменены на слова, которые встречались в курсе &quot;Линейные модели&quot;: aucroc, binary, blue, categorical и т.п.

&nbsp;

Ваша задача в этом раунде составить таблицу вида:

&nbsp;

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;

<figure class="table">
<table style=";">
<tbody>
<tr>
<td style="border:1.0pt solid windowtext;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:65.15pt;">user_word</td>
<td style="border-bottom-style:solid;border-color:windowtext;border-left-style:none;border-right-style:solid;border-top-style:solid;border-width:1.0pt;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:41.45pt;">preds</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom-style:solid;border-color:windowtext;border-left-style:solid;border-right-style:solid;border-top-style:none;border-width:1.0pt;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:65.15pt;">aucroc</td>
<td style="border-bottom:1.0pt solid windowtext;border-left-style:none;border-right:1.0pt solid windowtext;border-top-style:none;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:41.45pt;">49</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom-style:solid;border-color:windowtext;border-left-style:solid;border-right-style:solid;border-top-style:none;border-width:1.0pt;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:65.15pt;">binary</td>
<td style="border-bottom:1.0pt solid windowtext;border-left-style:none;border-right:1.0pt solid windowtext;border-top-style:none;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:41.45pt;">12</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom-style:solid;border-color:windowtext;border-left-style:solid;border-right-style:solid;border-top-style:none;border-width:1.0pt;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:65.15pt;">blue</td>
<td style="border-bottom:1.0pt solid windowtext;border-left-style:none;border-right:1.0pt solid windowtext;border-top-style:none;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:41.45pt;">55</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom-style:solid;border-color:windowtext;border-left-style:solid;border-right-style:solid;border-top-style:none;border-width:1.0pt;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:65.15pt;">categorical</td>
<td style="border-bottom:1.0pt solid windowtext;border-left-style:none;border-right:1.0pt solid windowtext;border-top-style:none;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:41.45pt;">-999</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom-style:solid;border-color:windowtext;border-left-style:solid;border-right-style:solid;border-top-style:none;border-width:1.0pt;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:65.15pt;">coefficient</td>
<td style="border-bottom:1.0pt solid windowtext;border-left-style:none;border-right:1.0pt solid windowtext;border-top-style:none;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:41.45pt;">15</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom-style:solid;border-color:windowtext;border-left-style:solid;border-right-style:solid;border-top-style:none;border-width:1.0pt;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:65.15pt;">...</td>
<td style="border-bottom:1.0pt solid windowtext;border-left-style:none;border-right:1.0pt solid windowtext;border-top-style:none;padding:0cm 5.4pt;vertical-align:top;width:41.45pt;">&hellip;</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</figure>

&nbsp;

где user_word - index, preds - колонка с соответствующими id. Таблицу нужно запомнить как csv (см. пример в секции Data). -999 &ndash; id&nbsp;нового посетителя, которого раньше не было.

Каждому слову сопоставлен вес, который зависит от того, насколько трудно предсказать id. Баллы набираются как взвешенная по весам сумма правильных ответов. Чем сложнее вы отгадали слово, тем больше баллов.

Отгадали все? Забирайте 560 баллов и становитесь победителем.

&nbsp;

Для курса &quot;Линейные модели&quot; - используем только линейную (логистическую) регрессию.

Для курса &quot;Деревья и их ансамбли&quot; - используем деревья и ансамбли.

&nbsp;

Ну и 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.

&nbsp;

Кто там? Предскажите, кто вошел в здание по времени и турникету.
Но теперь легче: мы знаем, что "след" через турникеты принадлежит "Х". Кто этот "Х" предстоит вычислить по данным, которые нам известны. 
А ID юзеров известны по обучающей выборке (кроме нескольких новых!).

Public

User Agreement

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>

Privacy Policy

I give my <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/consentdocsgeneral/Consent_en.pdf">consent</a><a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/consentdocsgeneral/Consent_ru.pdf"> </a>to &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC to process and transfer my personal data to the partners of the event for information interaction

Consent

I agree to receive newsletters from &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC&nbsp;about key ODS.AI activities

#	Teams (69)	Accuracy	Last	Entries
1	Александр Павлов	560	23m	140
2	D	560	2y	94
3	Aleksandr Borsuk	444	23m	86
4	Vladimir Kryuchkov	328	23m	24
5	Андрей Сыпачев	304	23m	81
6	Konstantin Andreevich Bazov	300	23m	44
7	Alexander Skorokhodov	292	2y	37
8	George Obraztsov	265	23m	17
9	Ilya Dolganov	265	23m	17
10	Mikhail Nebasov	230	2y	20
11	Oleg Semenov	222	23m	13
12	Ivan Dmitrovich	217	23m	17
13	SergeiS	198	2y	38
14	Igor Romanov	196	23m	12
15	Anatolii Karasev	193	2y	50
16	neutrino mysterious	185	2y	16
17	Pavel Trudkov	172	2y	11
18	Victoria Rylskaya	172	23m	4
19	Nikita Zaglumonin	166	2y	24
20	Egor Yumaev	161	23m	46
21	Anastasiia Maksimovna Blizniak	158	23m	9
22	Daria Borisovna Zakhartseva	158	23m	7
23	pnbtyrwen	157	23m	2
24	Rustam Zhientaev	148	2y	54
25	Anfaenger	137	23m	15
26	Makar Mikhailovich Fedorov	137	23m	43
27	Evgeny Bratkovsky	134	2y	35
28	Nikolai Statsenko	123	2y	19
29	Arkadii Sergeevich Khorunzhenko	112	23m	3
30	db	107	2y	8
31	Iuliia Antonova	107	2y	9
32	Ilia Mushkin	107	2y	1
33	Timur Kebekov	102	2y	7
34	Grigorii Pampushik	97	2y	12
35	jba44e8cd4c21	94	23m	12
36	Aleksandr Kholodov	92	2y	8
37	Alexey Kudelkin	85	2y	7
38	Dmitry Chaplygin	84	2y	12
39	Miss Pibodi	82	2y	2
40	Ivan Komarov	82	2y	2
41	Viacheslav Siniaev	82	2y	5
42	Dimildizio	82	23m	9
43	Pavel Shcherbakov	82	2y	10
44	Pavel Kravchuk	82	2y	2
45	Evgenii Spichkin	82	2y	8
46	Ramis Shirin Khan	82	2y	9
47	Victoria Frolova	82	2y	1
48	Pavel Zelenin	82	2y	5
49	Vadim Ryzhkov	82	2y	1
50	Victor Krasilnikov	82	2y	4