Т-поколение ИИ | МЛ база — C. Ошибка новичка

Машу позвали на летнюю стажировку в научный институт, который занимается исследованием ареалов обитания животных. В качестве примера интересного задания исследователи поделились наблюдениями за местами обитания нового вида ленивцев (Bradypus procrastinator shkolnikus). Совсем недавно этот вид был выделен из уже известного ранее. Теперь учёные хотят обнаружить и другие потенциальные зоны его обитания.

Для удобства Маши данные разбили на train и test. Поскольку у исследователей есть только собственные данные о локациях, где уже живут ленивцы, они попросили статистическое агентство Южной Америки предоставить данные и по другим локациям, чтобы расширить тестовый датасет. Каждая строка описывает локацию: климат, погоду, растительный и животный мир. Работники института пожаловались, что у них никак не получается построить хорошую модель. Маша посмотрела на данные и сразу заметила две типичные ошибки новичка.

Помогите Маше предсказать, относится ли локация к потенциальной зоне обитания нового вида ленивцев: 1 — да, 0 — нет.

Задача C из материалов заключительного этапа олимпиады по ИИ, предоставленных лектором. Исходные данные, ответы и разбиение public/private сохранены; формат сдачи адаптирован к SML.

Ответ и оценка

Файл submission_C.csv с колонками ID,target, 1998 строк данных. Регистр ID важен. Каждый идентификатор из test_C.csv должен встретиться ровно один раз; target — метка 0 или 1 либо вероятность от 0 до 1. Перед вычислением F1 значения ≥ 0.5 переводятся в класс 1, остальные — в класс 0. Порядок строк не важен.

ID,target
0,0
1,1
2,0

Пример показывает только формат, а не правильные ответы. Сдайте файл кнопкой «Отправить решение» или в рабочей среде: Submit → Файл → Отправить файл.

Метрика — F1-score положительного класса 1 (sklearn.metrics.f1_score). Чем выше, тем лучше. Публичная часть даёт предварительную оценку; приватная используется для итога. Сохранено исходное разбиение организаторов.

Максимум — 100 баллов, соответствующие проверенному авторскому решению. Нижняя опора из исходного условия сохранена:

• F1 ≤ 0.563707 → 0 баллов;
• верхняя опора public — 0.9183400268 → 100 баллов;
• верхняя опора private — 0.9187675070 → 100 баллов;
• между опорами: 100 × (F1 − 0.563707) / (верхняя опора − 0.563707).

Баллы обрезаются до диапазона [0, 100].