1. 리더보드
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평가 산식 : Macro F1-Score
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Public Score : 전체 테스트 데이터 중 50%
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Private Score : 전체 테스트 데이터 중 100%
2. 평가
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1차 평가: 리더보드 Private Score
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2차 평가: Private Score 상위 10팀 코드 및 PPT 제출 후 코드 검증
3. 참여
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개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
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단체 혹은 기관 참여시 별도의 절차가 필요합니다. (More > 공지사항> 게시글 확인)
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개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능
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팀 구성 방법: 팀 페이지에서 팀 구성 안내 확인
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팀 최대 인원: 5 명
* 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가.
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1일 제출 가능 횟수: 5회
4. 외부 데이터 및 사전 학습 모델
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외부 데이터 사용 금지: 경진대회 제공 데이터 외에는 사용할 수 없습니다.
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공식 공개 사전 학습 모델 사용 가능: 가중치 파일이 공식적으로 공개되고 사용에 법적 제약이 없는 사전 학습 모델은 사용할 수 있습니다.
5. 코드 및 PPT 제출 규칙
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코드
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코드에 ‘/data’ 데이터 입/출력 경로 포함
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코드 파일 확장자: .R, .rmd, .py, .ipynb
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코드와 주석 인코딩: UTF-8
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모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함)
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개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재
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사전 학습 모델 사용 시 출처와 (별도 필요시) 다운로드 링크
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제출한 코드는 Private Score 복원이 가능해야 함
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솔루션 설명 PPT 자료
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자유 양식
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코드와 PPT 자료 모두 기한 내 제출해야 수상이 가능합니다.
6. 유의 사항
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1일 최대 제출 횟수: 5회
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사용 가능 언어: Python
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전처리 과정과 모델 학습/추론에서 비정상적인 테스트 데이터 정보 활용(Data Leakage) 시 규칙 위반에 해당합니다.
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모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야 하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.
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대회 기간 내 팀 외의 모든 인사이트 및 코드 공유는 데이콘 플랫폼 내에서 공개적으로만 이루어져야하며 이 밖의 모든 비공식적인 공유 행위는 Private Sharing으로 간주합니다.
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대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 수상자가 결정됨
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데이콘은 부정 제출 행위를 엄격히 금지하고 있으며, 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다.
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7. 문의
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대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해 주시기 바랍니다.
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