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