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      "content": "## Files\n\n*   **Dataset.csv** - the training set，用于构建分类器\n*   **Testing.csv** - the test set，用于评分\n*   **Example.csv** - 提交文件的样例\n\n\n## Columns\n\n*   `ID` - 样本编号\n*   `quality` - 样本标签\n*   其余为特征，共11维",
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      "content": "## 第一次实验\n\n各位同学大家好。截止第七教学周，我们已经系统性的讲授了数据挖掘中的分类部分，介绍了决策树、随机森林等分类算法，以及过拟合、类不平衡等设计分类器时需注意的事项。因此，我们用接下来的两周时间（截止4月30日）进行本课程的第一次实验，本次实验25分，具体为：\n1. 实验内容：多分类\n2. 实验目标：强化对分类任务的认识\n3. 实验数据集：UCI某数据集，共有4898个样本，11维特征，7类，其中4160个样本用于构建分类器，738个样本作为考试数据集，以考试数据集的得分作为本次实验的评分标准。\n4. 截止时间前在My Submissions栏下确定最终score（点击Use for Final Score），并Share最终版的代码。\n\n## Acknowledgements\n感谢Kaggle提供免费平台，感谢UCI提供数据集。",
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      "content": "---\n本次实验的评价指标为[mean F1-Score](https://en.wikipedia.org/wiki/F-score)。F1-Score是分类、聚类等机器学习算法的常用指标，是精确率（precision）\\( \\text{p} \\)和召回率（recall）\\( \\text{r} \\)的调和平均值。只有当精确率和召回率的值都高时，F1-Score值才高。\n\n\n我们课上主要以二分类介绍了F1-Score的计算方法，多分类情况下F1-Score的计算可参考（https://blog.csdn.net/qq_35164554/article/details/103681859）。\n\n## 提交文件格式\n同学们应提交.csv文件，包含两列，第一列title为`ID`，是从1开始的连续数据，代表样本的标号；第二列为分类结果，title为`quality`，与训练集标签列格式一致。\n\n```\nID,quality\n1,3\n```",
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