Іспит на Резидентуру

🩺 Іспит на Резидентуру 🤖📘

Щороку тисячі випускників медичних факультетів готуються до найскладнішого моменту своєї кар'єри: Іспиту на Резидентуру. Місяцями майбутні лікарі заучують, повторюють і розв'язують сотні тестових питань.

Але цього року Центральна Комісія вирішила запровадити серйозну інновацію: автоматизовану платформу, яка перевіряє та оцінює відповіді за допомогою машинного навчання.
На жаль, прототип системи почав видавати помилки, і комісії потрібна твоя допомога для його відновлення.

Тобі надано два файли:

• train.csv - офіційні питання з правильними відповідями
• test.csv - нові питання, для яких потрібно передбачити правильний варіант (з них будуть обрані питання для іспиту на резидентуру 😅)

Твоя мета - відновити механізм автоматичної перевірки.

📊 Набір даних

Кожен рядок представляє тестове питання з іспиту:

• SampleID – унікальний ідентифікатор питання
• Question – формулювання питання
• Option0, Option1, Option2, Option3 – чотири варіанти відповіді
• Answer – тільки в train.csv (0–3), вказує правильний варіант

📝 Завдання (100 балів)

Побудуй модель машинного навчання, здатну передбачити для кожного питання з test.csv, який з чотирьох варіантів (0–3) є правильною відповіддю.

Твоя модель буде оцінена за точністю:

• Accuracy ≥ 70% → 100 балів
• Accuracy ≤ 25% → 0 балів
• Для проміжних значень нараховуються пропорційні бали.

Дозволений будь-який метод: класичні алгоритми ML, embeddings, мовні моделі, медичний BERT тощо.

📄 Формат файлу подання

Файл submission.csv повинен містити один рядок для кожного питання з тесту.

Перший рядок файлу містить наступне:

1DatapointID, PredictedAnswer

де:

• DatapointID - SampleID з тесту
• PredictedAnswer - число від 0 до 3 (правильний варіант, передбачений моделлю)

Приклад (SampleID = 84f328d3-fca4-422d-8fb2-19d55eb31503):

184f328d3-fca4-422d-8fb2-19d55eb31503, 2