{
  "fetched_at": "2026-10-19T22:50:57Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/cifrum-ml-5/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "## Описание набора данных\n\nНабор данных представляет собой многомерный временной ряд, собранный с датчиков, установленных на испытательном стенде. Папка данных содержит наборы данных из бенчмарка.\n\n## Файлы\n\n*   **train.csv** - Обучающая выборка\n*   **test.csv** - Тестовая выборка\n*   **sample_submission.csv** - пример оформления результатов для отправки\n\n## Столбцы\n\n* datetime - Дата и время момента записи значения в базу данных (YYYY-MM-DD hh:mm:ss)\n* Accelerometer1RMS - Виброускорение (количество единиц g)\n* Accelerometer2RMS - Виброускорение (количество единиц g)\n* Current - Сила тока на электродвигателе (Ампер)\n* Pressure - Давление в контуре после водяного насоса (Бар)\n* Temperature - Температура корпуса двигателя (в градусах Цельсия)\n* Thermocouple - Температура жидкости в контуре циркуляции (в градусах Цельсия)\n* Voltage - Напряжение на электродвигателе (Вольт)\n* RateRMS - Скорость циркуляции жидкости внутри контура (литр в минуту)\n* anomaly - Является ли точка аномальной (0 или 1)",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Description",
      "content": "По показаниям датчиков оборудования требуется предсказать появление аномалии в работе оборудования.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Evaluation",
      "content": "Показателем оценки для этого соревнования является [Mean F1-Score](https://en.wikipedia.org/wiki/F-score). The F1 score, обычно используемая при поиске информации, измеряет точность, используя статистическую точность. \\( \\text{p} \\) и recall\n \\( \\text{r} \\).\n\nТочность - это соотношение истинно положительных результатов \\(\\text{tp}\\) ко всем предсказанным \\(\\text{tp} + \\text{fp}\\). Полнота - отношение правильно предсказанных результатов \\(\\text{tp}\\) ко всем положительным \\(\\text{tp} + \\text{fn}\\). The F1 score определяется по формуле:\n\n\\[ \\text{F1} = 2\\frac{\\text{p} \\cdot \\text{r}}{\\text{p}+\\text{r}}\\ \\ \\mathrm{, где}\\ \\ \\text{p} = \\frac{\\text{tp}}{\\text{tp}+\\text{fp}},\\ \\ \\text{r} = \\frac{\\text{tp}}{\\text{tp}+\\text{fn}} \\]\n\n## Формат отправки\n\n**Для каждый файл результатов**, должен содержать колонки: `id` и `anomaly`. Где id - номер интервала тестового файла, начиная с 0; anomaly - 1 или 0 : обозначает обнаружена или нет  аномалия в этом интервале.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "Правила как всегда стандартные:\n\nНе жульничать!\nЗагружать свои результаты!\nВеселиться!",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Citation",
      "content": "Dmitrii Raspopov, Evgeniy Babaev, Nane Beglaryan. (2023). Курс ML от ЦИФРУМ Модуль 5 - Обучение моделей. ДЗ. Kaggle. https://kaggle.com/competitions/ml-5",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}