חיזוי ציון הסרטים

🎬 חיזוי ציון סרטים 🍿

בעולם הסטרימינג, שירותים כמו Netflix מסתמכים על נתונים כדי להבין אילו סרטים וסדרות יזכו להערכה של המשתמשים. אתה יועץ של סטארט-אפ שרוצה לחזות את הציון של סרט על בסיס המטא-דאטה שלו.

יש לך בידיך מערך נתונים על סרטים וסדרות של Netflix:

• train.csv - סרטים וסדרות עם ציונים ידועים
• test.csv - סרטים וסדרות חדשים, שעבורם אתה צריך לחזות את הציון

📊 מערך הנתונים

כל שורה מייצגת כותרת סרט:

• SampleID – מזהה ייחודי של הסרט
• Title – שם הסרט או הסדרה
• Type – סוג התוכן (SHOW)
• Description – תיאור קצר של הסרט / הסדרה
• Year – שנת ההשקה
• Score – רק ב-train.csv, ערך מספרי המייצג את ציון הסרט (לדוגמה: דירוג מבקרים)

המטרה שלך היא לחזות את Score עבור כל כותרת ב-test.csv.

📝 משימה (100 נקודות)

בנה מודל למידת מכונה המסוגל לחזות את הערך המספרי Score עבור כל כותרת ב-test.csv, תוך שימוש בעמודות הזמינות (Title, Type, Description, Year).

🧮 הערכה

• המטריקה העיקרית היא MAE (Mean Absolute Error):

• MAE ≤ 0.65 → 100 נקודות
• MAE ≥ 2.0 → 0 נקודות
• עבור ערכים ביניים, הציון מחושב באופן יחסי.

📄 פורמט קובץ ההגשה

הקובץ submission.csv צריך להכיל שורה אחת עבור כל כותרת מהמבחן:

1SampleID, Score

כאשר:

• SampleID - מזהה הסרט מהמבחן
• Score - הערך המספרי החזוי עבור הציון