## 평가

### 필수 사항
- 필수 사항을 수행하지 않으면, 순위에서 제외됩니다.
- 간단한 내용이라도 좋으니 경진대회를 진행 하면서 알게 된 내용, 팁 등을 Discussion 탭에 공유해 주세요!
- 한 팀당 글 1개 이상 공유해 주세요 아주 간단한 내용도 좋습니다. 



### 리더보드
평가 산식 : Accuracy

$$Accuracy= \frac{1}{n} \sum_{i}^{n}(true_i==predict_i)$$

```
import numpy as np

def ACCURACY(true, pred):   
    score = np.mean(true==pred)
    return score
```

- 리더보드 수상자 (1등팀) 코드 평가
 - Private 순위 공개 후 코드 제출 기간 내 코드 공유 게시판에 게시
  - 제목 양식 : 팀 이름, Private 순위와 점수, 모델 이름 (e.g. 홍길동팀, Private 1위, Private 점수 :5.23, RandomForest)
 - 내용 : 전처리, 학습, 후처리, 추론 일련의 과정을 담은 코드 및 코드 설명을 게시. 

## 팀 참여 규칙
- 1일 최대 제출 횟수 : 10회

## 부정 행위
- 아래 사항들은 모두 부정행위로 간주합니다.
 - 주어진 학습 데이터(train.csv) 이외의 데이터를 학습에 사용
 - 테스트 데이터(test.csv)를 학습에 사용 (* 제출 파일 생성에만 사용해주세요)
 - 외부에 공개된 원본 데이터를 사용
 - 사전 학습(pretrained) 모델 사용
- 대회 진행 중 부정행위가 의심되는 경우, 코드 제출을 요청할 수 있습니다.
- 요청일에 코드를 제출하지 않을 시 탈락됩니다.
- 대회 종료 후 부정행위가 확인된 경우, 리더보드에서 기록이 삭제되며 수상자 명단에서 제외됩니다.
- 부정행위를 엄격히 금지 하며, 부정 제출시 평가가 제한됩니다. 

## 유의 사항
- 1일 최대 제출 횟수: 10회
- 모델 학습에서 검증 혹은 평가 데이터셋 활용 시 Data Leakage로 판단하여 실격 처리됩니다. (부정 행위).
- 공개되는 리더보드 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 수상자가 결정됩니다.
- 대회 종료 후 리더보드 및 코드 공유 수상자 순위를 결정합니다.