🏋️‍♂️ Описание соревнования: Классификация уровня подготовки посетителей фитнес-клуба

🌐 Обзор (Overview)

Постановка задачи

В данном соревновании вам предстоит решить задачу многоклассовой классификации и определить уровень подготовки атлета (Experience_Level) на основе его антропометрических данных, физиологических показателей пульса во время тренировок и паттернов активности.

В реальном бизнесе автоматическое определение уровня опыта клиента помогает фитнес-приложениям и умным часам персонализировать программы тренировок, давать точные рекомендации по восстановлению и предотвращать спортивные травмы у новичков.

• Целевая колонка: Experience_Level (принимает целочисленные значения: 1 — новичок, 2 — средний уровень, 3 — профессионал).

Метрика оценки

Качество решений оценивается по метрике Macro F1-Score.

• Направление оптимизации: максимизация значения (метрика стремится к 1.0).
• Почему F1: Данная метрика обеспечивает сбалансированную оценку точности (Precision) и полноты (Recall) по каждому из трех классов, предотвращая искусственное завышение качества за счет преобладания какого-то одного уровня подготовки в данных.

Назначение файлов данных

• train.csv — обучающий набор данных. Содержит все признаки, включая целевую переменную Experience_Level. Используется для анализа данных, генерации фичей и обучения ваших моделей.
• test.csv — тестовый набор данных. Содержит те же признаки, но целевая колонка Experience_Level скрыта. Используется для генерации ваших финальных предсказаний.
• sample.csv — пример файла отправки в правильном формате, демонстрирующий структуру и типы данных, которые ожидает проверяющая система.

Описание признаков (Data Dictionary)

• Age — возраст участника (в годах).
• Gender — пол (Male / Female).
• Weight (kg) — масса тела в килограммах.
• Height (m) — рост в метрах (внимание: данные могут содержать шумы и аномалии).
• BMI — индекс массы тела.
• Max_BPM — максимальный зафиксированный пульс.
• Avg_BPM — средний пульс за тренировочную сессию.
• Resting_BPM — пульс в состоянии покоя до нагрузки.
• Session_Duration (hours) — длительность тренировки в часах.
• Calories_Burned — количество сожженных килокалорий за сессию.
• Workout_Type — вид активности (Cardio, Strength, HIIT, Yoga).
• Fat_Percentage — процент жировой ткани в организме.
• Water_Intake (liters) — объем выпитой воды за тренировку.
• Workout_Frequency — частота посещения зала (дней в неделю).

Точный формат отправки (Submission Format)

Файл ответов должен быть сохранен в формате .csv и содержать ровно две колонки: уникальный идентификатор строки (Id) и предсказанный класс (Experience_Level). Возможные ответы 1, 2, 3. Количество строк должно строго соответствовать размеру test.csv.

Id,Experience_Level
0,1
1,3
2,2
3,1

📜 Правила (Rules)

1. Источники данных

• Разрешено использовать только данные, предоставленные в рамках настоящего соревнования (train.csv, test.csv).
• Использование любых внешних источников данных (сторонние датасеты фитнес-трекеров, открытые медицинские базы данных) строго запрещено.

2. Командная работа

• Участники могут объединяться в команды. Максимальный состав команды — 3 человека.
• Объединение команд (Team Merger) разрешено до наступления дедлайна слияния.
• Шаринг кода или данных между разными командами в приватных каналах связи запрещен и карается дисквалификацией. Все обсуждения должны быть публичными.

3. Лимиты на вычисления

• Разрешено использовать любые вычислительные ресурсы (локальные GPU/CPU, Google Colab, Kaggle Notebooks).
• Ограничений на время обучения локальных моделей нет, однако финальный код должен быть воспроизводимым.

4. Дедлайн и лимиты отправок

• Каждый участник/команда может совершать не более 5 отправок (Submissions) в сутки.
• Финальный дедлайн: все решения должны быть отправлены до окончания работы таймера соревнования (фиксируется по UTC). Отправки после дедлайна не принимаются.

5. Выбор финальных отправок

• Каждый участник должен самостоятельно выбрать 2 финальные отправки, которые пойдут в итоговый зачет на Private Leaderboard.
• Если выбор не сделан вручную, система автоматически выберет отправки с наилучшим показателем на Public Leaderboard.
• Для получения призовых мест участники обязаны предоставить организаторам воспроизводимый код (скрипт или Jupyter Notebook), генерирующий финальный файл предсказаний из сырых данных.