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1) 공개 평가(리더보드)
import pandas as pd
import numpy as np
def nmae(true_df, pred_df):
target_idx = true_df.iloc[:,0]
pred_df = pred_df[pred_df.iloc[:,0].isin(target_idx)]
pred_df = pred_df.sort_values(by=[pred_df.columns[0]], ascending=[True])
true_df = true_df.sort_values(by=[true_df.columns[0]], ascending=[True])
true = true_df.iloc[:,1].to_numpy()
pred = pred_df.iloc[:,1].to_numpy()
score = np.mean((np.abs(true-pred))/true)
return score
2) 1차 평가
- 12월 5일 이전에 결과제출 하셨더라도 1차평가 기간동안 반드시 1회 이상 제출하셔야 합니다
- 상기 내용 대로 평가받고자 하는 코드/모델/외부데이터(사용시) 모두 제출하셔야 평가조건 외 완료됩니다.
- 평가결과(팀 최고점 또는 선택한 제출결과)와 코드/모델/외부데이터(사용시)의 재현결과가 다를 경우 자동 탈락됩니다.
- 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가
Start Date
Team Merger Deadline
Close
1) 공개 평가(리더보드)
import pandas as pd
import numpy as np
def nmae(true_df, pred_df):
target_idx = true_df.iloc[:,0]
pred_df = pred_df[pred_df.iloc[:,0].isin(target_idx)]
pred_df = pred_df.sort_values(by=[pred_df.columns[0]], ascending=[True])
true_df = true_df.sort_values(by=[true_df.columns[0]], ascending=[True])
true = true_df.iloc[:,1].to_numpy()
pred = pred_df.iloc[:,1].to_numpy()
score = np.mean((np.abs(true-pred))/true)
return score
2) 1차 평가
- 12월 5일 이전에 결과제출 하셨더라도 1차평가 기간동안 반드시 1회 이상 제출하셔야 합니다
- 상기 내용 대로 평가받고자 하는 코드/모델/외부데이터(사용시) 모두 제출하셔야 평가조건 외 완료됩니다.
- 평가결과(팀 최고점 또는 선택한 제출결과)와 코드/모델/외부데이터(사용시)의 재현결과가 다를 경우 자동 탈락됩니다.
- 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가
10.11
Start Date12.06
Team Merger Deadline12.06
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