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
Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy