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