🎬 Predicția scorului filmelor 🍿

În lumea streamingului, serviciile de tip Netflix se bazează pe date pentru a înțelege ce filme și seriale vor fi apreciate de utilizatori. Tu ești consultantul unui start-up care vrea să anticipeze scorul unui film pe baza metadatelor sale.

Ai la dispoziție un set de date despre filme și seriale Netflix:

• train.csv - filme și seriale cu scoruri cunoscute
• test.csv - filme și seriale noi, pentru care trebuie să prezici tu scorul

📊 Setul de date

Fiecare rând reprezintă un titlu de film:

• SampleID – identificator unic al filmului
• Title – numele filmului sau serialului
• Type – tipul conținutului (SHOW)
• Description – descriere scurtă a filmului / serialului
• Year – anul lansării
• Score – doar în train.csv, valoare numerică ce reprezintă scorul filmului (ex: rating de la critici)

Scopul tău este să prezici Score pentru fiecare titlu din test.csv.

📝 Task (100 puncte)

Construiește un model de învățare automată capabil să prezică valoarea numerică Score pentru fiecare titlu din test.csv, folosind coloanele disponibile (Title, Type, Description, Year).

🧮 Evaluare

• Metrica principală este MAE (Mean Absolute Error):

• MAE ≤ 0.65 → 100 puncte
• MAE ≥ 2.0 → 0 puncte
• Pentru valori intermediare, punctajul se calculează proporțional.

📄 Formatul fișierului de submisie

Fișierul submission.csv trebuie să conțină un rând pentru fiecare titlu din test:

SampleID, Score

unde:

• SampleID - identificatorul filmului din test
• Score - valoarea numerică prezisă pentru scor