[2022 수원대] Stage 1. 구내식당 식수 예측

1. 평가

• 평가산식 : MAE(Mean Absolute Error)
• Public 평가 : 전체 Test 데이터 중 무작위 30 % (15일)
• Private 평가 : 전체 Test 데이터 중 나머지 70 % (35일)

2. 외부 데이터 및 사전학습 모델

• 공공 데이터와 같이 누구나 얻을 수 있고 법적 제약이 없는 외부 데이터 허용
• 사전학습 모델의 경우 사전학습에 사용된 데이터를 명시해야함
• 최종 평가시 외부데이터 및 출처 제출

3. 코드 평가

• 다음 조건을 만족하며 제출한 코드로 Private score가 복원된 상위 3팀에게 상금을 수여합니다.
• 조건:. Private 순위 공개 후 교육 기간 내 코드공유 게시판에 코드를 게시 (전처리, 학습, 후처리, 추론 일련의 과정 포함)

5. 유의 사항

• 1일 최대 제출 횟수 : 5회
• 사용 가능 언어: Python, R
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 함(최대 2개 선택)
• 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 [대회문의] 페이지에 질문을 올려 주시기 바랍니다.