Твоя задача — построить алгоритм, оценивающий вероятность класса skilled. В прошлой задаче тебе нужно было определить опытность игрока, указывая в ответе 0 или 1.
Теперь задача заключается в том, чтобы оценить шанс (вероятность в диапазоне от [0, 1]) того, что игрок опытный. На практике это означает, что в ответе теперь указывается не просто 1, если твой алгоритм предсказал, что игрок опытный, а некоторое число близкое к 1, например: 0.8742.
Рекомендация по решению
Построенный алгоритм нужно запустить на тестовых данных, сохранить результат в .csv-файл и отправить его как свое решение.
Для каждого примера из тестового набора необходимо  предсказать вероятность класса skilled. В систему нужно было отправить CSV-таблицу с предсказаниями вероятности класса 1, которая содержала две колонки: id — идентификатор игрока, skilled_prob — вероятность того, что он опытный.
Для решения удобнее всего использовать язык программирования Python, так как для него есть большое число библиотек для анализа данных: NumPy, Pandas, SciKit-Learn и другие. В качестве инструмента разработки — интерактивную среду Jupyter.
Чтобы облегчить тебе задачу, мы подготовили пример файла с решением, а также обучающий IPython Notebook Academy.ipynb с простым, но полным решением задачи.