Формат ответа

Для проверки необходимо загрузить файл submission.csv с двумя колонками:

• id — номер клетки из test.csv;
• label — предсказанный тип клетки, число от $0$ до $4$ (см. classes.csv).

В файле должно быть ровно по одной строке на каждый id из test.csv.

Система оценивания

За эту задачу можно получить до $100$ баллов.

Данные разбиты на публичную ($30\%$) и приватную ($70\%$) части, они не пересекаются. Пока идёт приём, в рейтинге показывается результат на публичной части. У каждого участника в рейтинге учитывается посылка с лучшим результатом на публичной части; после окончания приёма для этой посылки открывается результат на приватной части — по нему выставляются итоговые баллы. Отдельно выбирать посылку для итога нельзя.

Метрика приводится к 100-балльной шкале по следующему правилу:

• результат baseline-решения со значением $\text{accuracy} \leqslant X$ оценивается в 0 баллов;
• результат со значением $\text{accuracy} \geqslant Y$ оценивается в 100 баллов;
• если значение $\text{accuracy}$ находится между $X$ и $Y$, количество баллов вычисляется по формуле линейной интерполяции:

$X = 0.9207$, $Y = 0.9531$ на публичной части; $X = 0.9123$, $Y = 0.9473$ на приватной. Баллы показываются в рейтинге отдельной колонкой.

Ограничения: 5 посылок в день, 100 на человека. Дедлайн: 21 сентября 2026, 23:59 МСК.

Метрика оценивания точности ответа

В этой задаче используется метрика accuracy — доля клеток теста, тип которых предсказан верно. Принимает значения от $0$ до $1$; $1$ — все ответы верны.

Пример расчёта метрики на Python:

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_true, y_pred)