2017贝贝网编程赛:初赛题目详解与预测挑战
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更新于2024-08-05
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2017年"贝贝网·种子杯"编程PK赛的初赛主题围绕着篮球比赛数据预测。竞赛的目标是帮助参赛者利用收集的学校篮球比赛数据,通过运用回归或分类等技术,预测特定比赛两支球队的胜负结果,特别是预测主场球队获胜的概率。比赛设有明确的提交规则:
1. **预测结果提交说明**:参赛者需要构建一个模型,并根据提供的matchDataTrain.csv(包含比赛训练数据,包括主客场队名、比分和战绩)和过往球员数据(teamsData.csv)训练模型。预测结果需提交至predictPro.csv,这是一个包含预测置信度的文件。
2. **最终结果提交说明**:在比赛过程中,参赛者会收到matchDataTest.csv(测试数据集,仅在比赛期间提供),需要基于此进行预测并提交最终结果。预测的置信度是一个介于0到1之间的数值,表示主场球队获胜的可能性。
3. **评判标准**:初赛的评判依据是AUC(Area Under the Curve)指标,它衡量的是模型分类能力的优劣。AUC值越高,表明模型区分正负样本的能力越强。AUC的物理含义是,对于任何一对样本,模型正确判断正类(即预测主场胜)的概率高于负类(预测客场胜)的概率。
参与者需要注意的是,数据处理可能涉及到编码问题,如果遇到Excel文件打开乱码,可以自行搜索解决方案。同时,数据中关键信息包括投篮命中率、出手次数和得分等,这些因素在预测中起着决定性作用。比赛最后的解释权归大赛组委会所有,获取更多信息可访问官方网址http://dian.hust.edu.cn/seedpk/。
参赛者需要具备扎实的编程技能,熟悉至少一种回归或分类算法,并能有效地处理和分析CSV格式的数据,以便构建出能够准确预测比赛结果的模型。AUC指标的引入强调了模型在实际应用中的稳健性和有效性,参赛者不仅要追求高精度,还要确保模型的泛化能力。
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2018-02-27 上传
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李诗旸
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