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      "content": "El set de entrenamiento contará con informaciones históricas reales y anonimizadas con el flujo de navegación de nuestros clientes, junto con datos técnicos de los dispositivos utilizados. Además, se brindará información sobre cuales realizaron una conversión positiva, para que utilicen como variable dependiente de entrenamiento del modelo predictivo.\n\nLuego, tendrán que predecir las nuevas conversiones para el primer trimestre del 2019, indicando los clientes que consideran que van a convertir y sobre los que será evaluado su modelo.\n**Métrica**\nLas soluciones serán evaluadas según su área bajo la curva ROC, de mayor a menor.\n\n**Para poder acceder a los premios es necesario inscribirse en el formulario oficial :** \n[Formulario Oficial](https://forms.gle/3YZmCiWdoWwRd1Ct9)\n",
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      "content": "<h2>Métrica</h2>\n<p>Las soluciones serán evaluadas según su área bajo  <a href=\"https://es.wikipedia.org/wiki/Curva_ROC\"> la curva ROC</a>, de mayor a menor.</p>\n\n<h2>Formato de solución</h2>\n<p><strong>Por cada cliente en el dataset de navegación</strong>, las soluciones deberán contener las siguientes columnas: USER_ID y SCORE donde USER_ID es cada uno de los ids de los 11.676 usuarios contenidos en pageviews.csv y SCORE es el valor que los ordena de mayor a menor por propensión a converitir. \n</p><p>Los archivos deberán tener el siguiente formato:</p>\n<pre>USER_ID, SCORE<br>0,0.1<br>1,0<br>2,0.2<br>etc...</pre>",
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