Стоит задача сегментировать абонентов по трем категориям (0,1,2).
Постановка задачи:
1. Необходимо построить модель, которая предскажет, к какому из трех сегментов относится каждый абонент.
2. Выбрать 500 абонентов из второго сегмента и 200 абонентов из третьего сегмента, для которых уверенность модели в ответе наибольшая.
Форма представления результата
Работающая модель в .ipynb, которая принимает файл contest_test.csv из корневой папки и записывает в эту же папку два файла:
• contest_answer.csv — файл с предсказанными сегментами, в котором порядок абонентов такой же, как и в файле contest_test.csv. В файле должно быть два столбца: ID с идентификаторами абонентов и TARGET с предсказанным сегментом. Каждому сегменту отвечает цифра 0, 1 или 2.
• contest_segments.csv — файл, в котором находится 500 абонентов из второго сегмента и 200 абонентов из третьего сегмента, для которых степень уверенности модели в ответе самая высокая. В файле два столбца: ID и TARGET. Порядок абонентов в файле: сначала 500 абонентов из второго сегмента, потом 200 из третьего сегмента.
Файл с кодом .ipynb и два .csv с ответом следует поместить в архив с названием <фамилия_имя>
Критерии оценивания
1. Точность предсказания оцениваем по метрике macro_f_score1.
2. Дополнительно каждый сегмент из файла contest_segments.csv оценивается по метрике lift2.
Описание файлов
1. Обучающая выборка contest_train.csv состоит из следующих столбцов:
◦ ID с идентификаторами абонентов.
◦ TARGET с соответствующим абоненту сегментом.
◦ FEATURE_0…FEATURE_259 — данные абонента.
2. Тестовая выборка contest_test.csv состоит из столбца ID и следующими за ним столбцами FEATURE_0…FEATURE_259.