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Problema #202
Autore:Catalin Chiru
Difficoltà
Il tuo miglior punteggio
N/D
In seguito a un fenomeno cosmico denominato Convergenza del Caos, i personaggi di diversi universi di fumetti sono stati riuniti in un'unica realtà. L'Agenzia Interdimensionale di Monitoraggio degli Eroi (AIME) ha centralizzato i dati su questi eroi per poter analizzare rapidamente i loro profili e prendere decisioni automatiche.
I dati registrati descrivono sia le caratteristiche generali dei personaggi, sia le abilità e le statistiche numeriche ad essi associate. L'analisi di questi dati è importante per:
Per risolvere il problema avrete a disposizione due file:
train.csv – contiene esempi etichettati, utilizzati per l'analisi e l'addestramento dei modelli;test.csv – contiene le stesse variabili, ma non include le colonne powerstats__combat e Super Strength, che devono essere previste nel Task 3 e nel Task 4.Nel set di dati compaiono personaggi provenienti da diversi universi editoriali, ad esempio:
In questo problema, la nozione di "universo" corrisponde al valore nella colonna Publisher.
Ogni riga nei file train.csv e test.csv corrisponde a un personaggio.
Il set di dati contiene:
id;powerstats__...;Esempi di colonne:
| Colonna | DType | Descrizione |
|---|---|---|
| id | int | Identificatore unico del personaggio |
| name | object | Nome del personaggio |
| Publisher | object | Editore / universo editoriale |
| Gender | object | Genere del personaggio |
| Race | object | Specie / razza |
| Eye color | object | Colore degli occhi |
| Hair color | object | Colore dei capelli |
| Height | float | Altezza del personaggio |
| Weight | float | Peso del personaggio |
| Alignment | object | Allineamento: good, bad, neutral o - |
| powerstats__intelligence | float | Livello di intelligenza |
| powerstats__strength | float | Livello di forza |
| powerstats__speed | float | Livello di velocità |
| powerstats__durability | float | Livello di resistenza |
| powerstats__power | float | Livello generale di potenza |
| powerstats__combat | float | Livello di combattimento (solo in train.csv) |
| Super Strength | int | Abilità binaria: super-forza (solo in train.csv) |
| Agility | int | Abilità binaria: agilità |
| Flight | int | Abilità binaria: volo |
Utilizzando i dati nel file train.csv, determina quanti valori distinti appaiono nella colonna Publisher.
Utilizzando i dati nel file train.csv, considera solo i personaggi per i quali Alignment = good.
Determina quale sia l'editore che contiene il maggior numero di eroi positivi.
In caso di parità, si scelga l'editore che viene per primo in ordine alfabetico.
powerstats__combat (40 punti)Sulla base dei dati nel file train.csv, addestra un modello capace di predire i valori dell'attributo powerstats__combat per ogni personaggio in test.csv.
Super Strength (40 punti)Sulla base dei dati nel file train.csv, addestra un modello capace di predire i valori dell'attributo Super Strength per ogni personaggio in test.csv.
I valori permessi sono (le predizioni devono essere etichette binarie finali, non probabilità):
0.01.0Il file di sottomissione deve essere in formato csv e contenere le seguenti colonne:
| Colonna | Descrizione |
|---|---|
| id | Identificatore dell'entità valutata |
| subtaskID | Identificatore del task per il quale si invia la risposta |
| answer | Valore calcolato o previsto |
I valori possibili per subtaskID sono:
| subtaskID | Task |
|---|---|
| task1 | Numero di universi distinti |
| task2 | L'editore con il maggior numero di eroi positivi |
| task3 | Predizione di powerstats__combat |
| task4 | Predizione dell'abilità Super Strength |
Per il Task 1 e il Task 2, la risposta è globale e viene inviata utilizzando il valore speciale GLOBAL nella colonna id.
submission.csvid,subtaskID,answerGLOBAL,task1,1GLOBAL,task2,Cartoon Network43,task3,2.5750,task3,5.171,task4,0.04,task4,1.0Il punteggio totale è di 100 punti.
La valutazione viene effettuata tramite confronto esatto tra il valore inviato e la risposta corretta.
La valutazione viene effettuata tramite confronto esatto tra il valore inviato e la risposta corretta.
Per il Task 3 viene utilizzata la metrica MAE (Mean Absolute Error).
Il punteggio viene assegnato come segue:
MAE ≤ 12.0, vengono assegnati 40 punti;MAE ≥ 30.0, vengono assegnati 0 punti;La formula utilizzata è:
score_task3 = 40 × (30 - MAE) / (30 - 12), per 12 < MAE < 30Per il Task 4 viene utilizzata la metrica Accuracy.
Il punteggio viene assegnato come segue:
Accuracy ≥ 0.90, vengono assegnati 40 punti;Accuracy ≤ 0.55, vengono assegnati 0 punti;La formula utilizzata è:
score_task4 = 40 × (Accuracy - 0.55) / (0.90 - 0.55), per 0.55 < Accuracy < 0.90