규칙

1. 평가

• 심사 기준: Accuracy
• 1차 평가(Public Score): 테스트 데이터 중 랜덤 샘플 된 60%로 채점, 대회 기간 중 공개
• 2차 평가(Private Score): 전체 테스트 데이터로 채점, 대회 종료 직후 공개
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일 2개를 선택해야 함

2개의 선택 파일 중 높은 점수를 기준으로 최송 순위를 결정

(최종 파일 미선택시 처음으로 제출한 파일로 자동 선택됨,)

• 대회 직후 공개되는 Private Score 랭킹은 최종 순위가 아니며, 코드 검증 후 최종 수상자가 결정됨
• 대회 평가 규칙을 준수한 제출팀 중 Private Score를 기준으로 최종 순위를 결정

2. 개인 또는 팀 참여 규칙

• 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
• 단체 혹은 기관 참여시 별도의 절차가 필요합니다. (More > 공지사항> 게시글 확인)
• 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능
• 팀 구성 방법: 팀 페이지(https://www.dacon.io/competitions/official/235875/team/)에서 팀 구성 안내 확인
• 팀 최대 인원: 5 명

                   * 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가.

• 1일 제출 가능 횟수: 5회

3. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

• 법적 제약이 없으며 공개된 데이터 또는 사전 학습 모델 사용 허용

4.유저평가

• DACON Scholarship을 받고자 하는 팀은 유저 평가를 받아야 합니다.
• Private 순위 공개 후 코드 제출 기간 내 코드 공유 페이지에 코드 업로드
• 제목에 Private 순위와 사용한 모델, 코드에 대한 keyword 기재

예시) Private 1위, LGBM 모델, 00전처리 기법 활용

• 대회 참가자는 공개된 코드 평가
• 코드 오류, 외부 데이터 사용 등 코멘트를 댓글로 작성

5. 유의 사항

• 1일 최대 제출 횟수: 5회
• 사용 가능 언어: Python, R
• 모델 학습에서 검증 혹은 평가 데이터셋 활용시(Data Leakage 등) 실격
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 함
• 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 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

6. 대회문의

• 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] 페이지에 질문을 올려 주시기 바랍니다.