Соревнование посвящено задаче uplift моделирования, которая находится на стыке causal inference и машинного обучения.
Соревнование посвящено задаче uplift моделирования, которая находится на стыке causal inference и машинного обучения. В жизни вы решаете именно эту задачу, когда пытаетесь оценить эффект коммуникации на конверсию клиента в продукт.
Участникам предлагается построить модель для определения CATE (Conditional Average Treatment Effect), оценки эффекта целевого воздействия на пользователя. В качестве метрики используется Qini coefficient (более подробная информация приведена на вкладке Data).
Реальные данные нашей компании - sensitive data, а мы очень ответственно относимся к конфиденциальности информации. Поэтому мы сгенерировали синтетические данные, стараясь приблизить их к реальному кейсу, с которым сталкивались.
Участвовать в соревновании могут DS любого уровня. Для тех, кто хочет кратко ознакомиться с темой, мы рекомендуем статью: https://towardsdatascience.com/a-quick-uplift-modeling-introduction-6e14de32bfe0
Остались вопросы? Самые популярные раскрыты в FAQ, а все остальные можно задать, отправив письмо на datafest@megafon.ru (с темой Uplift).
Участвуешь в соревновании, хочешь стать частью нашей команды и побил бейзлайн? Присылай резюме на datafest@megafon.ru (с темой Резюме).
Призы:
1 место - портативная колонка и power bank
2 место - фитнес-браслет
3 место - свитшот
Даты:
Открытие приема решений: 22 мая, 19:00
Окончание приема решений: 13 июня, 23:59
Раскрытие лидерборда: 14 июня, 00:00
Для участников:
Индивидуальное участие
Ограничение на число решений: не более трёх в сутки
Выбор двух финальных решений
Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.