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1. 리더 보드
def lg_nrmse(gt, preds):
# 각 Y Feature별 NRMSE 총합
# Y_01 ~ Y_08 까지 20% 가중치 부여
all_nrmse = []
for idx in range(1,15): # ignore 'ID'
rmse = metrics.mean_squared_error(gt[:,idx], preds[:,idx], squared=False)
nrmse = rmse/np.mean(np.abs(gt[:,idx]))
all_nrmse.append(nrmse)
score = 1.2 * np.sum(all_nrmse[:8]) + 1.0 * np.sum(all_nrmse[8:14])
return score
2. 평가 방식
3. 개인 또는 팀 참여 규칙
4. 외부 데이터 및 사전 학습 모델
5. 코드 및 PPT 제출 규칙
o 코드에 ‘/data’ 데이터 입/출력 경로 포함
o 코드 파일 확장자: .R, .rmd, .py, .ipynb
o 코드와 주석 인코딩: UTF-8
o 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함)
o 개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재
o 2차 평가 기준(2. 평가 방식 -> 2차 평가 기준)에 맞춰 자유 양식으로 작성
o 각 팀원의 역할 명시
o 발표 시간 10분 분량으로 준비
o 학습이 완료된 모델 파일
o 전체 실행 프로세스 및 코드 실행 방법을 정리한 readme 파일
o Private Score 복원이 가능한 코드 파일
o 온라인 대면 평가 발표 PPT 자료
o 입사 희망 여부
6. 유의 사항
https://dacon.io/notice/notice/13
7. 토론(질문)
예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?
대회 페이지 공개
대회 시작
팀 병합 마감
대회 종료
코드 및 PPT 제출 마감
온라인 발표 평가
최종 결과 발표
1. 리더 보드
def lg_nrmse(gt, preds):
# 각 Y Feature별 NRMSE 총합
# Y_01 ~ Y_08 까지 20% 가중치 부여
all_nrmse = []
for idx in range(1,15): # ignore 'ID'
rmse = metrics.mean_squared_error(gt[:,idx], preds[:,idx], squared=False)
nrmse = rmse/np.mean(np.abs(gt[:,idx]))
all_nrmse.append(nrmse)
score = 1.2 * np.sum(all_nrmse[:8]) + 1.0 * np.sum(all_nrmse[8:14])
return score
2. 평가 방식
3. 개인 또는 팀 참여 규칙
4. 외부 데이터 및 사전 학습 모델
5. 코드 및 PPT 제출 규칙
o 코드에 ‘/data’ 데이터 입/출력 경로 포함
o 코드 파일 확장자: .R, .rmd, .py, .ipynb
o 코드와 주석 인코딩: UTF-8
o 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함)
o 개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재
o 2차 평가 기준(2. 평가 방식 -> 2차 평가 기준)에 맞춰 자유 양식으로 작성
o 각 팀원의 역할 명시
o 발표 시간 10분 분량으로 준비
o 학습이 완료된 모델 파일
o 전체 실행 프로세스 및 코드 실행 방법을 정리한 readme 파일
o Private Score 복원이 가능한 코드 파일
o 온라인 대면 평가 발표 PPT 자료
o 입사 희망 여부
6. 유의 사항
https://dacon.io/notice/notice/13
7. 토론(질문)
예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?
07.20
대회 페이지 공개08.01
대회 시작08.19
팀 병합 마감08.26
대회 종료09.04
코드 및 PPT 제출 마감09.19
온라인 발표 평가09.27
최종 결과 발표
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