🤾‍♂️ Kalorijska Potrošnja

Zadatak

Implementirajte AI/ML model za predviđanje kalorijskog utroška aktivnosti koristeći skup za treniranje train_data.csv i skup za testiranje test_data.csv (na kojem trebate samo izvršiti predviđanje).

Skup podataka sadrži sljedeća polja sa značenjima:

• User_ID: ID korisnika koji je izvršio aktivnost
• Gender: spol korisnika
• Age: dob korisnika
• Height: visina korisnika u cm
• Weight: težina korisnika u kg
• Duration: trajanje aktivnosti
• Heart_Rate: prosječni otkucaji srca tijekom aktivnosti
• Body_Temp: prosječna temperatura tijekom aktivnosti
• Calories: broj kalorija utrošenih tijekom aktivnosti (prisutno samo u skupu podataka za treniranje)

Napomene o skupu podataka:

Ciljni atribut je Calories. S obzirom na ostale atribute, cilj je predvidjeti Calories na temelju skupa podataka za testiranje. Korištena metrika evaluacije je MAE (prosjek sume apsolutnih razlika između vrijednosti predviđene algoritmom i točne vrijednosti).

Zahtjevi

Dio 1 (20b). Na temelju skupa podataka za treniranje izračunajte sljedeće:

"Samples, No.Males, AverageDuration, SeniorUsers"

• Podzadatak 1: Samples: broj redaka u skupu podataka za treniranje
• Podzadatak 2: No.Males: broj primjera treniranja koji opisuju aktivnosti koje su izvršili muškarci
• Podzadatak 3: AverageDuration: prosječno trajanje aktivnosti iz skupa za treniranje.
• Podzadatak 4: SeniorUsers: broj korisnika iz skupa za treniranje koji imaju najmanje 75 navršenih godina

Svaki od 4 podzadatka vrijedi 5b.

Dio 2 (80b)

• Podzadatak 5: (60b) Razvijte AI/ML model i izvršite predviđanje za atribut Calories za svaki primjer iz datoteke s podacima za testiranje, za koji stupac Subtask ima vrijednost 5.

• Podzadatak 6: (20b) Muška rukometna ekipa treba procijeniti kalorijsku potrošnju za optimizaciju prehrane igrača. Razvijte AI/ML model i izvršite predviđanje broja kalorija za svaki primjer iz datoteke s podacima za testiranje za koji stupac Subtask ima vrijednost 6.

Format izlaza

CSV datoteka output.csv koja treba uključiti sljedeća 3 stupca:

• subtaskID - predstavlja broj podzadatka (1, 2, 3, 4, 5 ili 6)
• datapointID - koji se odnosi na stupac User_ID iz test_data.csv
• answer - odgovor koji odgovara datapoint-u za odgovarajući podzadatak

Napomena: Za podzadatke 1, 2, 3 i 4, za koje se traži jedan odgovor za cijeli skup podataka, prikažite jedan red čiji datapointID bude 1.

Pošaljite jedan csv koji sadrži odgovore za sve podzadatke koje ste riješili. Za primjer, preuzmite datoteku sample_output.csv

👉 📦 Preuzmi Starter Kit OJIA 2025