Соревнование является финалом курса &ldquo;<a href="https://ods.ai/tracks/geoanalytics-course-spring24" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Курс Геопространственный анализ данных (бета-версия)</a>&rdquo;. Так как половина слушателей данного курса из мира data, а остальная часть из мира GIS. Решено было в последней <a href="https://ods.ai/tracks/geoanalytics-course-spring24/blocks/cd2dd212-0c85-4706-92d1-37399b323d51" rel="noopener noreferrer" target="_blank">главе</a> показать расширенный безлайн и подсказать какие гео-признаки могут помочь улучшить метрику, тем самым примерно уравняются шансы на победу data-специалистов &amp; GIS-специалистов.

Задача соревнования - &ldquo;Предсказание стоимости квартиры&rdquo;. Да, можно сказать, что задача учебная, и из разряда &ldquo;Hello world!&rdquo;. Она не раз и не два проходила на разных площадках. Но несмотря на это в процессе участия Вы:

<ul>
	<li>Напишите пару сотен строк кода (это всегда ценно);</li>
	<li>Пощупаете реальные геоданные;</li>
	<li>Поработаете самостоятельно со всеми пройденными библиотеками в курсе;</li>
	<li>Выявите зависимости между окружающем пространством и стоимостью квартиры;</li>
	<li>Легко сможете определять аномалии на рынке недвижимости;</li>
	<li>Возможно, найдете инсайты (к примеру, как купить условно &ldquo;дешевую&rdquo; квартир, которая должна стоить дороже);</li>
	<li>Сможете переделать Ваш ноутбук в проект &ldquo;Как окружающее пространство влияет на стоимость квартир&rdquo;, или &ldquo;Как близость с кладбищем/промзоной/свалкой скажется на стоимости квартиры&rdquo; и т.д.</li>
</ul>

Цель соревнования: предсказать стоимость квартир для тестового набора данных (test.csv) на основе окружающего пространства, то есть на основе придуманных геофичей (геопризнаков).

Метрика: <a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.root_mean_squared_error.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">RMSE</a>

Даты:

<ul>
	<li>старт - 10:00 22.07.2024,</li>
	<li>закрытие приема решений - 23:59 11.08.2024 +12 часов на выбор окончательных решений (2 шт.). 
	То есть Победители будут известны после 12:00 12 августа 2024.</li>
</ul>

Команды: Возможно объединяться в команды до 3 человек, но можно и в соло попробовать победить. На формирование команд дается 1 неделя с начала старта соревнования. Искать команду можно в чате курса.

Количество сабмитов в день: 5 штук.

Правила соревнования:

<ol>
	<li>Не читирить, это значит не парсить цены с различных источников (Циан, Авито и прочее), а придумывать геофичи, и реально искать, как зависит цена от окружения. Победителей попрошу прислать ноутбуки для проверки.</li>
	<li>Не выкладывать хорошие решения (ноутбуки), чтобы оставить интригу соревнования.</li>
</ol>

Да, начнется битва! =)

<figure class="image image_resized" style="width:75%;"><img src="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2024/07/17/5f9eb776/mortal%20combat.webp" /></figure>

Вам предстоит проверить влияет ли окружающее пространство на стоимость квартиры, и как велика эта добавочная стоимость.

Public

Private

Данные

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/events/Spring24/Consent_Course_Season_Spring_2024.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

first_name

First name

last_name

Last name

country

Country (lat)

city

City (lat)

email

Email

telegram

Telegram

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

nlp_student

Если в вашей учебной программе в этом семестре есть курс NLP, выберите свой вуз:

Registration application for Course Season  Spring 2024

Предсказание стоимости квартиры на основе геофичей

Predictions

Данные представлены ценами на квартиры за 2021-2022 года для трех городов: Нижний Новгород, Краснодар, Самара.

df_train.csv содержит примерно 8к строк и следующие колонки:

<ul>
	<li>latitude - широта</li>
	<li>longitude - долгота</li>
	<li>city - город</li>
	<li>area - площадь</li>
	<li>area_kitchen - площадь кухни</li>
	<li>rooms_num - количество комнат</li>
	<li>has_balcony - наличие балкона</li>
	<li>price - цена (таргет)</li>
</ul>

Ответ для загрузки в систему(сабмит)

Нужно предсказать цену квартиры для каждой строки файла df_test.csv.

Пример сабмита sample_submission_1.csv получен присвоением средней цены тренировочного набора данных.

Пример 5 строчек ответа:

<pre>
<code class="language-python">index,price
0,5158460.706291967
1,5158460.706291967
2,5158460.706291967
3,5158460.706291967
4,5158460.706291967</code></pre>

df_train

df_test

sample_submission_1