Machine Learning & Data Science · Retos

Enviar predicciones

Reglas de scoring

El puntaje final se calcula en una escala de 0 a 100, combinando dos tareas predictivas: - **Regresión (45%):** Predicción de horas de reparación. Se utiliza MAE (Mean Absolute Error). Un menor MAE produce un mayor puntaje de regresión. - **Clasificación (55%):** Predicción de órdenes que requieren inspección. Se combinan F1-Score (70%) y ROC-AUC (30%). **Fórmula:** Score = 0.45 × Score_Regresión + 0.55 × Score_Clasificación Score_Regresión = 100 × max(0, min(1, 1 − MAE / 3.05328767)) Score_Clasificación = 100 × (0.70 × F1 + 0.30 × ROC-AUC) El ranking público se calcula con 207 registros del conjunto de prueba. Los 253 registros restantes se reservan para la evaluación privada. Se recomienda validar los modelos localmente, comparar sus métricas y analizar la sensibilidad a los hiperparámetros antes de enviar las predicciones.

Primeros 3 intentos sin penalización. Luego se descuenta 0.50 puntos por intento adicional. Máximo 8 envíos por equipo.