[한양대 ERICA] 퇴근시간 버스승차인원 예측 경진대회

1. 평가

• 평가 산식 : RMSE
• Public Score: Private Score 평가 전에 자신의 모델 성능을 확인해 볼 수 있는 점수

1. 리더보드 업데이트 : 제출 후 실시간 업데이트
2. 전체 데이터의 50%

• Private Score : 최정 점수에 반영되는 Score

1. Public Score 채점에 사용하지 않은 나머지 50% 데이터
2. 리더보드 업데이트 : 대회 종료 직후

• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일 2개를 선택해야 함
• 2 개의 선택 파일 중 높은 점수를 기준으로 최종 순위를 결정 (최종 파일 미선택시 처음으로 제출한 파일로 자동 선택됨.)
• 참가자 전원 코드 공유 및 인사이트 보고서(PPT) 제출 必
• 대회 직후 공개되는 Private Score 랭킹은 최종 순위가 아니며, 코드 검증 및 인사이트 보고서 평가 후 최종 수상자가 결정됨.

2. 개인 또는 팀 참여 규칙

1. 개인 또는 팀을 이루어 참여 가능
2. 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가
3. 팀 병합 후 해체시 개인 참여 및 팀 등록 불가
4. 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능
5. 팀 구성 방법: 팀 페이지(링크)에서 팀 구성 안내
6. 팀 최대 인원: 3명
7. 설명 자료

3. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

1. 외부 데이터 및 외부 코드 사용 불가

4. 유의 사항

1. 다음 사항에 해당하면 실격 처리:
2. Data Leakage
3. 불법 외부 데이터 사용
4. 대회 공지 및 안내에 명시된 규칙 위반
5. 기타 경쟁의 공정성을 저해하는 행위
6. 1일 최대 제출 횟수: 3회
7. 사용 가능 언어: Python, R

5. 대회 문의

1. 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.
2. 데이콘 답변을 희망하는 경우, '대회문의' 페이지에 질문을 올려주시기 바랍니다.