토스 NEXT ML CHALLENGE : 광고 클릭 예측(CTR) 모델 개발

1. 예선 리더보드

• 평가 산식
• AP (Average Precision, 50%) : 예측 확률에 대해 계산된 평균 정밀도 점수
• WLL (Weighted LogLoss, 50%) : 'clicked'의 0과 1의 클래스 기여를 50:50로 맞춘 가중 LogLoss

• Public score : 전체 테스트 데이터 중 사전 샘플링된 30%
• Private score : 전체 테스트 데이터 중 나머지 70%

2. 평가 방식

• 예선 평가 : 리더보드 Private 상위 30팀 선발
• 본선 진출 후보팀이 산출물을 제출하지 않는 등 본선 진출에 결격 사유가 발생할 경우, 차순위 본선 진출 후보팀이 최종 평가 대상으로 선발됩니다.
• 본선 평가 : 코드 검증 및 개발 보고서 기반 서면 평가 진행
• 평가 항목

• 모델 성능 항목 환산식 : 65 × ((팀의 Private 리더보드 점수) / (최고 점수)) ^ N

※ '최고 점수'는 최종 평가 대상자 중 Private 리더보드 점수가 가장 높은 팀의 점수를 기준으로 하며, N은 1~5 사이의 비공개 조정 계수로 설정