[스터디] 챌린지 정규반 4기

1. 평가

• 평가 기준 : MAE
• Public score : 전체 테스트 데이터 중 30%
• Private score : 전체 테스트 데이터 중 나머지 70%

2. 데이터 허용 범위

• 대회 제공 데이터 이외의 외부 데이터 사용 불가
• 대회 제공 데이터 중 Test Dataset은 리더보드 제출을 위한 추론에만 사용 가능 (모델 학습 사용 불가능)

3. 사전 학습 모델 허용 범위

• 사전 학습된 모델 사용 가능

4. 유의 사항

• 1일 최대 제출 횟수: 5회
• 사용 가능 언어: Python, R
• 모델 학습에서 평가 데이터셋 활용 시(Data Leakage) 규칙 위반에 해당합니다.
• 모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.
• 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 제출과 코드 검증 후 수상자가 결정됨
• 데이콘은 부정 제출 행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다. 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

https://dacon.io/notice/notice/13

5. 코드 제출 규칙

• 대회 종료 후 평가 대상자는 아래의 양식에 맞추어 코드를 [코드 공유 게시판]에 기한 내에 제출
• 제출한 코드는 Private Score 복원이 가능해야 함

o  모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함)

6. 토론(질문)

• 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.
• 데이콘 답변을 희망하는 경우 토크 게시글 댓글로 질문을 올려 주시기 바랍니다.

예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?