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难度
您的最佳成绩
不适用
你被德克萨斯州奥斯汀市聘请来计算该市教育机构的相对表现评分。你有两个文件，包含以下列：
| 列名 | 描述 |
|---|---|
| SampleID | 每个观察值的唯一标识符 |
| County | 校园/学区所在的县 |
| School Type | 根据级别对学校的分类（小学、中学等） |
| Alternative Education Accountability | 针对处于风险状况学生的学校的修改标准 |
| Charter | 由独立委员会而非学区管理的公立学校（是/否） |
| Number of Students | 注册学生总数 |
| % Economically Disadvantaged | 符合免费或减价餐资格的学生百分比 |
| % EB/EL Students | 新兴双语学生/将英语作为第二语言学习的学生 |
| Overall Rating | 最终加权评分（70%的领域1或2中的最佳分数 + 30%的领域3） |
| Student Achievement Rating | STAAR测试表现、毕业率和CCMR分数 |
| School Progress Rating | 学生进步或相对于同龄人的表现 |
| Academic Growth Rating | 学生在STAAR测试中的个人改进 |
| Closing the Gaps Rating | 学生子群体相对于既定目标的表现 |
| Relative Performance Rating | 学校相对于贫困水平相似学校的表现（目标列） |
注意： Relative Performance Rating列仅在训练数据（
train.csv）中可用。
计算测试数据（test.csv）中安德森县有多少所小学。
结果必须是整数。
测试数据（test.csv）中Academic Growth Rating列的最频繁评级是什么？
结果必须是字符串："A"、"B"、"C"、"D"或"F"。
构建一个预测模型，能够估计测试数据中所有教育机构的Relative Performance Rating。
评估使用准确率（accuracy）：
accuracy = 正确预测数量 / 总预测数量
提交文件必须是CSV格式，包含以下列：
subtaskID – 子任务索引datapointID – 数据集中的唯一标识符answer – 你的答案或预测subtaskID,datapointID,answer 1,1,0 2,2,F 3,100,C 3,101,A 3,102,B ...注意：
对于子任务1和子任务2，datapointID值必须分别为1和2。
奥斯汀市 – data.austintexas.gov
紧急医疗服务部门