phone price Дорешка

Войти, чтобы участвовать

Дорешка

Общее окончание: 10/10/2026, 15:00

Обзор для участника

Phone Price Prediction Task

Задача

Нужно построить модель, которая предсказывает цену смартфона в рублях по его исходным характеристикам.

Даны файлы:

train.csv - обучающая выборка. Содержит исходные признаки и целевую колонку price.
test.csv - тестовая выборка. Содержит исходные признаки без price.
sample_submission.csv - пример файла с предсказаниями.

Метрика

Основная метрика - MAE (Mean Absolute Error) в рублях. Чем меньше MAE, тем лучше.

Public / Private

Тестовая часть разделена на две части: Public и Private примерно 50 на 50.

Важная подсказка

В train.csv и test.csv лежат только исходные признаки. Как и в реальных выгрузках, некоторые значения могут быть записаны неидеально: встречаются разные единицы измерения, смешанные типы и пропуски. Перед обучением полезно внимательно проверить распределения и форматы признаков.

Формат предсказаний

Файл предсказаний должен содержать колонки id и price. Колонка id нужна, чтобы проверка могла однозначно сопоставить каждое предсказание со строкой из test.csv:

id,price
0,49999.0
1,34999.0

Описание колонок

Колонка	Тип в train.csv	Описание
`id`	`int64`	Уникальный идентификатор строки
`brand_name`	`object`	Бренд смартфона.
`model`

Обзор для участника

Phone Price Prediction Task

Задача

Нужно построить модель, которая предсказывает цену смартфона в рублях по его исходным характеристикам.

Даны файлы:

train.csv - обучающая выборка. Содержит исходные признаки и целевую колонку price.
test.csv - тестовая выборка. Содержит исходные признаки без price.
sample_submission.csv - пример файла с предсказаниями.

Метрика

Основная метрика - MAE (Mean Absolute Error) в рублях. Чем меньше MAE, тем лучше.

Public / Private

Тестовая часть разделена на две части: Public и Private примерно 50 на 50.

Важная подсказка

Формат предсказаний

id,price
0,49999.0
1,34999.0

Описание колонок

Колонка	Тип в train.csv	Описание
`id`	`int64`	Уникальный идентификатор строки
`brand_name`	`object`	Бренд смартфона.
`model`