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Aufgabe #202
Autor:Catalin Chiru
Schwierigkeit
Dein bestes Ergebnis
N/V
Infolge eines kosmischen Phänomens namens Chaos-Konvergenz wurden Charaktere aus mehreren Comic-Universen in einer einzigen Realität vereint. Die Interdimensionale Helden-Überwachungsagentur (AIME) hat Daten über diese Helden zentralisiert, um deren Profile schnell analysieren und automatisierte Entscheidungen treffen zu können.
Die erfassten Daten beschreiben sowohl allgemeine Merkmale der Charaktere als auch deren Fähigkeiten und zugehörige numerische Statistiken. Die Analyse dieser Daten ist wichtig für:
Zur Lösung des Problems stehen Ihnen zwei Dateien zur Verfügung:
train.csv – enthält gelabelte Beispiele, die für die Analyse und das Training der Modelle verwendet werden;test.csv – enthält dieselben Variablen, aber ohne die Spalten powerstats__combat und Super Strength, die in Task 3 und Task 4 vorhergesagt werden müssen.Im Datensatz erscheinen Charaktere aus verschiedenen Verlagsuniversen, zum Beispiel:
In dieser Aufgabe entspricht der Begriff "Universum" dem Wert in der Spalte Publisher.
Jede Zeile in den Dateien train.csv und test.csv entspricht einem Charakter.
Der Datensatz enthält:
id;powerstats__...;Beispiele für Spalten:
| Column | DType | Beschreibung |
|---|---|---|
| id | int | Eindeutiger Identifikator des Charakters |
| name | object | Name des Charakters |
| Publisher | object | Herausgeber / Verlagsuniversum |
| Gender | object | Geschlecht des Charakters |
| Race | object | Spezies / Rasse |
| Eye color | object | Augenfarbe |
| Hair color | object | Haarfarbe |
| Height | float | Größe des Charakters |
| Weight | float | Gewicht des Charakters |
| Alignment | object | Gesinnung: good, bad, neutral oder - |
| powerstats__intelligence | float | Intelligenz-Niveau |
| powerstats__strength | float | Kraft-Niveau |
| powerstats__speed | float | Geschwindigkeits-Niveau |
| powerstats__durability | float | Widerstandsfähigkeits-Niveau |
| powerstats__power | float | Allgemeines Power-Niveau |
| powerstats__combat | float | Kampf-Niveau (nur in train.csv) |
| Super Strength | int | Binäre Fähigkeit: Superkraft (nur in train.csv) |
| Agility | int | Binäre Fähigkeit: Agilität |
| Flight | int | Binäre Fähigkeit: Fliegen |
Bestimmen Sie anhand der Daten in der Datei train.csv, wie viele unterschiedliche Werte in der Spalte Publisher vorkommen.
Berücksichtigen Sie anhand der Daten in der Datei train.csv nur die Charaktere, für die Alignment = good gilt.
Bestimmen Sie, welcher Publisher die meisten positiven Helden enthält.
Bei Gleichstand wird der Publisher gewählt, der im Alphabet an erster Stelle steht.
powerstats__combat (40 Punkte)Trainieren Sie auf Basis der Daten in der Datei train.csv ein Modell, das in der Lage ist, die Werte des Attributs powerstats__combat für jeden Charakter in test.csv vorherzusagen.
Super Strength (40 Punkte)Trainieren Sie auf Basis der Daten in der Datei train.csv ein Modell, das in der Lage ist, die Werte des Attributs Super Strength für jeden Charakter in test.csv vorherzusagen.
Zulässige Werte sind (die Vorhersagen müssen finale binäre Labels sein, keine Wahrscheinlichkeiten):
0.01.0Die Einreichungsdatei muss im csv-Format vorliegen und die folgenden Spalten enthalten:
| Column | Beschreibung |
|---|---|
| id | Identifikator der bewerteten Entität |
| subtaskID | Identifikator des Tasks, für den die Antwort gesendet wird |
| answer | Berechneter oder vorhergesagter Wert |
Die möglichen Werte für subtaskID sind:
| subtaskID | Task |
|---|---|
| task1 | Anzahl der unterschiedlichen Universen |
| task2 | Publisher mit den meisten positiven Helden |
| task3 | Vorhersage von powerstats__combat |
| task4 | Vorhersage der Fähigkeit Super Strength |
Für Task 1 und Task 2 ist die Antwort global und wird mit dem speziellen Wert GLOBAL in der Spalte id übermittelt.
submission.csv Dateiid,subtaskID,answerGLOBAL,task1,1GLOBAL,task2,Cartoon Network43,task3,2.5750,task3,5.171,task4,0.04,task4,1.0Die Gesamtpunktzahl beträgt 100 Punkte.
Die Bewertung erfolgt durch exakten Vergleich zwischen dem übermittelten Wert und der richtigen Antwort.
Die Bewertung erfolgt durch exakten Vergleich zwischen dem übermittelten Wert und der richtigen Antwort.
Für Task 3 wird die Metrik MAE (Mean Absolute Error) verwendet.
Die Punktzahl wird wie folgt vergeben:
MAE ≤ 12.0, werden 40 Punkte vergeben;MAE ≥ 30.0, werden 0 Punkte vergeben;Die verwendete Formel lautet:
score_task3 = 40 × (30 - MAE) / (30 - 12), für 12 < MAE < 30Für Task 4 wird die Metrik Accuracy verwendet.
Die Punktzahl wird wie folgt vergeben:
Accuracy ≥ 0.90, werden 40 Punkte vergeben;Accuracy ≤ 0.55, werden 0 Punkte vergeben;Die verwendete Formel lautet:
score_task4 = 40 × (Accuracy - 0.55) / (0.90 - 0.55), für 0.55 < Accuracy < 0.90