Predviđanje ocjene filmova

🎬 Predviđanje ocjene filmova 🍿

U svijetu streaminga, servisi poput Netflixa oslanjaju se na podatke kako bi razumjeli koji će filmovi i serije biti cijenjeni od strane korisnika. Ti si konzultant start-upa koji želi predvidjeti ocjenu filma na temelju njegovih metapodataka.

Imaš na raspolaganju skup podataka o Netflix filmovima i serijama:

• train.csv - filmovi i serije s poznatim ocjenama
• test.csv - novi filmovi i serije za koje trebaš predvidjeti ocjenu

📊 Skup podataka

Svaki red predstavlja naslov filma:

• SampleID – jedinstveni identifikator filma
• Title – naziv filma ili serije
• Type – tip sadržaja (SHOW)
• Description – kratki opis filma / serije
• Year – godina izdavanja
• Score – samo u train.csv, numerička vrijednost koja predstavlja ocjenu filma (npr. ocjena kritičara)

Tvoj cilj je predvidjeti Score za svaki naslov iz test.csv.

📝 Zadatak (100 bodova)

Izgradi model strojnog učenja sposoban predvidjeti numeričku vrijednost Score za svaki naslov iz test.csv, koristeći dostupne stupce (Title, Type, Description, Year).

🧮 Evaluacija

• Glavna metrika je MAE (Mean Absolute Error):

• MAE ≤ 0.65 → 100 bodova
• MAE ≥ 2.0 → 0 bodova
• Za međuvrijednosti, bodovi se računaju proporcionalno.

📄 Format datoteke za predaju

Datoteka submission.csv mora sadržavati jedan red za svaki naslov iz test skupa:

1SampleID, Score

gdje:

• SampleID - identifikator filma iz test skupa
• Score - predviđena numerička vrijednost za ocjenu