{
  "fetched_at": "2026-10-20T00:46:11Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/binaryclassificationwithabankchurndataset/data",
  "pages": [
    {
      "name": "Evaluation",
      "content": "Taqdimnomalar bashorat qilingan ehtimollik bilan kuzatilgan maqsad orasidagi `ROC` egri chizig‘i ostidagi maydon yuzasi bo‘yicha baholanadi.\n\n\n## Submission File\nSinov to‘plamidagi har bir `id` uchun siz `Exited` maqsadli o‘zgaruvchisining ehtimolligini bashorat qilishingiz kerak. Fayl sarlavhani o‘z ichiga olishi va quyidagi formatda bo‘lishi lozim:\n\n    id, Exited\n    165034,0.9\n    165035,0.1\n    165036,0.5\n    etc.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "- Koʻchirmang.\n- Test yorliqlarini yigʻish uchun umumiy maʼlumotlardan foydalanmang. \n- Vazifani oʻzingiz mustaqil bajaring.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "data-description",
      "content": "**Dataset Description**\nBu musobaqa uchun maʼlumotlar toʻplami (train va test maʼlumotlari) Bank Customer Churn Prediction maʼlumotlar toʻplamida oʻqitilgan chuqur oʻrganish modelidan yaratilgan. Xususiyatlar taqsimoti asl nusxaga yaqin, lekin aynan bir xil emas. Musobaqaning bir qismi sifatida asl maʼlumotlar toʻplamidan foydalanishingiz mumkin. Bu sizga farqlarni oʻrganish imkonini beradi. Shuningdek, train maʼlumotlar asl nusxani kiritish model samaradorligini oshirishini yoki yoʻqligini tekshirish imkoniyatini yaratadi.\n\nFayl sarlavhani oʻz ichiga olishi va quyidagi formatda boʻlishi lozim:\n\nCustomer ID: har bir mijoz uchun noyob identifikator\nSurname: mijozning familiyasi\nCredit score: mijozning kredit qobiliyatini ko‘rsatuvchi raqamli qiymat\nGeography: mijoz istiqomat qiladigan mamlakat (Fransiya, Ispaniya yoki Germaniya)\nGender: mijozning jinsi (Male yoki Female)\nAge: mijozning yoshi\nTenure: mijozning bank bilan ishlagan yillari soni\nBalance: mijozning hisobidagi pul miqdori\nNumOfProducts: mijoz foydalanayotgan bank mahsulotlari soni (masalan, jamg‘arma hisobi, kredit kartasi)\nHasCrCard: mijozda kredit kartasi bor-yo‘qligi (1 = bor, 0 = yo‘q)\nIsActiveMember: mijozning faol a’zo ekani (1 = ha, 0 = yo‘q)\nEstimatedSalary: mijozning taxminiy yillik daromadi.\n\n## Files\n\n*   **train.csv** - the training dataset; `Exited` is the binary target\n*   **test.csv** - the test dataset; your objective is to predict the probability of `Exited`\n*   **sample_submission.csv** - a sample submission file in the correct format",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "abstract",
      "content": "Bu musobaqa Mohirdevʼda data sayns sohasini oʻrganayotgan oʻquvchilar uchun vazifa.\n\n**Maqsad**\n- Data sayns kursi talabalari bilim va koʻnikmalarini sinovdan oʻtkazish hamda eng munosiblarini taqdirlash.\nIqtidorli va yuqori salohiyatli kadrlarni shakllantirish.\n- Yosh mutaxassislarning salohiyatini rivojlantirish va oʻz imkoniyatlarini namoyish qilish uchun platforma yaratish.\n- Taqdimnomalar prognoz qilingan ehtimollik bilan kuzatilgan maqsad orasidagi ROC egri chizigʻi ostidagi maydon yuzasi boʻyicha baholanadi.\n- Sinov toʻplamidagi har bir ID uchun Exited maqsadli oʻzgaruvchisining ehtimolliligini prognoz qilishingiz kerak. ",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}