{
  "fetched_at": "2026-10-19T06:38:28Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/ai-academy-dota-2v2/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "<p>Давай рассмотрим данные которые понадобятся для обучения модели: <p>\n<ul>\n<li><strong>train.csv</strong> - выборка для обучения модели </li>\n<li><strong>target.csv</strong> - информация о конце матче</li>\n<li><strong>test.csv</strong> - выборка которую нужно разметить обученной моделью</li>\n<li><strong>Sample_Submission.csv</strong> - пример формата файла в котором ожидается ответ</li>\n<li><strong>Tutorial.ipynb</strong> - пример файла с решением</li>\n</ul>\n<h2>Поля данных</h2>\n<p>В данных присутствуют 246 колонок с различной информацией по матчу. в файлах формата jsonl есть информация которая раскрывает их значение :</p>\n<ul>\n<li><strong>train_matches.jsonl, test_matches.jsonl </strong> - полные описания матчей («сырые» данные);</li>\n</ul>",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Description",
      "content": "<p>Привет! Это соревнование продолжает задание, где мы пробуем предсказывать исход драки между силами Света и Тьмы. </p> <pre>https://www.kaggle.com/c/ai-academy-dota-2</pre>\n\n<h2>Что происходит в игре?</h2>\n<p>В игре Dota 2 участвуют две стороны: команда сил Света (The Radiant) и команда сил Тьмы (The Dire). Каждая команда состоит из 5 игроков — персонажей со своими уникальными способностями. Перед началом матча каждый игрок выбирает себе одного героя из 100 возможных, причем все выбранные герои команд должны быть разными.</p>\n**Цель игры — разрушить трон, находящийся на базе противника.** \n<p> Игроки могут получать золото и опыт за убийство чужих героев или прочих юнитов. Накопленный опыт влияет на уровень героя и позволяет улучшать свои способности.\n</p>\n<p>\nНа накопленное золото игроки покупают предметы, улучшающие характеристики героев или дающие им новые способности. В течение игры команды развивают своих героев, обороняют свою часть поля и нападают на вражескую.\n</p>\n\n<h2>Условие задачи</h2>\n<p> \nМатч остановлен в некоторый (произвольный) момент времени. Тебе дана информация о всем происходящем до остановки, в том числе состояние всех героев. Необходимо оценить вероятность победы команды Radiant.\n</p>\n\n<pre>&lt;p&gt;Чем больше угаданных побед, тем лучше результат! &lt;p&gt;</pre>\n\n<h2>Формат решения</h2>\n\n<p> Обрати внимание — на этот раз не «угадать» кто победит. Нам важно оценить шансы на победу у команды Radiant, по этому просто 0 и 1 нам уже не подойдет! Работу построенного алгоритма можно проверить на тестовых данных test.csv.</p>\n\n<p>Теперь задача заключается в том, чтобы оценить шанс (число из промежутка [0, 1]) того, что команда Radiant победит в матче. На практике это означает, что в ответе теперь указывается не просто 1, если по нашим оценкам в матче победит команда Radiant, а некоторое число близкое к 1, например: 0.9742.</p>\n\n<p>\nЧтобы облегчить задачу, мы подготовили детальное описание задачи, игровых механик, собираемых данных, а также метрики ROC-AUC. Также участникам предоставляется обучающий файл с полным решением задачи в привычном вам формате Jupyter Notebook.\n</p>\n",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Evaluation",
      "content": "<p>В данной задаче тебе предлагается использовать площадь под ROC-кривой для оценки качества моделей.</p>\n<hr>\n<p>Напомним, что площадь под кривой также называют ROC-AUC (от Area Under Curve). Она принимает значения в диапазоне от 0 до 1, считается, что чем выше ROC-AUC, тем лучше качество модели.</p>\n<p>\nЗаметим, что алгоритмы логистической регрессии, дерева решений и случайного леса по умолчанию оценивают шанс события, то есть возвращают значение число вероятности p из интервала [0, 1]. Затем происходит сравнение значения p с некоторым порогом отсечения, и если значение p выше порогового, то в качестве ответа возвращается 1, в противном случае - 0.\n</p>",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "Это страница, на которой написаны правила, которые должны выполнятся  всеми участниками соревнования.\nПравила следующие:\n\n- Задавайте вопросы по задаче на форуме\n- Экспериментируйте\n- Выбирайте лучшую модель\n- Отправляйте предсказания\n- Побеждайте!",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}