{
  "fetched_at": "2026-10-20T04:01:13Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/copy-of-challenge23/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "## Файлы\n\n*   **train.csv** - тренировочный набор данных, на нем Вы обучаете свои модели\n*   **test.csv** - тестовый набор данных, его Вы используете для предсказания переменной \"ST\" (этого столбца в тестовом наборе данных нет)\n*   **sample.csv** - пример файла с решением - Вы можете скачать его и попробовать загрузить (кнопка \"Submit Predictions\") в качестве Вашего первого решения. Именно в таком формате должны быть все файлы решений.\n\n## Колонки\n\n*   `Date` - дата в формате POSIX\n*   `baropressure` - Атмосферное давление (данные с метеостанции)\n*   `humidity` - Влажность (данные с метеостанции)\n*   `temperature` - Температура (данные с метеостанции)\n*   `winddirection` - Направление ветра (данные с метеостанции)\n*   `windspeed` - Скорость ветра (данные с метеостанции)\n*   `ST` - Энергопотребление (данные с счетчиков электроэнергии \"Меркурий\")\n*   `n` - число счетчиков, установленных на указанный период времени, с которых собирались данные об энергопотреблении (переменная ST)",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Описание набора данных",
      "content": "Данные об энергопотреблении в зданиях ИПУ РАН. Датасет также содержит данные о погоде, полученные с установленной на крыше метеостанции.\n\nЭнергопотребление зданий осуществляется питающими кабелями (фидерами), приходящими от трансформаторной подстанции. В течение 2021 года каждый фидер оснащался интеллектуальным счетчиком электроэнергии Меркурий 234-ART. ",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Оценка",
      "content": "## R-squared (Coefficient of determination) ##\n*(source: https://www.kaggle.com/code/marcinrutecki/regression-models-evaluation-metrics/notebook)*\n1. **SST** (or TSS)\n\nThe Sum of Squares Total/Total Sum of Squares (SST or TSS) is the squared differences between the observed dependent variable and its mean.\n\n2. **SSR** (or RSS)\n\nSum of Squares Regression (SSR or RSS) is the sum of the differences between the predicted value and the mean of the dependent variable.\n\n3. **SSE** (or ESS)\n\nSum of Squares Error (SSE or ESS) is the difference between the observed value and the predicted value.\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F1913983%2Fbf229b1513468b0b4c37abc23bfe0f2a%2Fr2.png?generation=1698271669273656&alt=media)\nThe coefficient of determination or R-squared represents the proportion of the variance in the dependent variable which is explained by the linear regression model. When R² is high, it represents that the regression can capture much of variation in observed dependent variables. That’s why we can say the regression model performs well when R² is high.\n\n$$R^2 = 1- \\frac {SSR}{SST}$$\n\nIt is a scale-free score i.e. irrespective of the values being small or large, the value of R square will be less than one. One misconception about regression analysis is that a low R-squared value is always a bad thing. For example, some data sets or fields of study have an inherently greater amount of unexplained variation. In this case, R-squared values are naturally going to be lower. Investigators can make useful conclusions about the data even with a low R-squared value.\n\n$$R^2=1$$ All the variation in the y values is accounted for by the x values.\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F1913983%2Fe45047a6eafd139015d20b13989cada0%2Fr_1.jfif?generation=1698271692751848&alt=media)\n\n$$R^2=0.83$$\n83 % of the variation in the y values is accounted for by the x values.\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F1913983%2F47fbbc255c27ab1f9e0588e42198b651%2Fr_08.jfif?generation=1698271718231135&alt=media)\n\n$$R^2=0$$ None of the variation in the y values is accounted for by the x values.\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F1913983%2F10902e30c469f648ddc7e7f1a0b8d4c8%2Fr_0.jfif?generation=1698271732256478&alt=media)\n\n## Файл с решением (Submission File)\nДля каждой переменной \"Date\" в тестовом наборе данных (test.csv), Вы должны предсказать значение переменной \"ST\" . Файл с решением должен содержать заголовок и иметь следующий формат:\n\n    Date,ST\n    2021-09-30T21:00:00Z,122836.734924242\n    2021-09-30T22:00:00Z,119301.41239899\n    2021-09-30T23:00:00Z,120068.918679714\n    2021-10-01T00:00:00Z,119034.844772727\n    2021-10-01T01:00:00Z,119301.41239899\n    и т.д.\n\nПример файла с решением Вы можете найти в разделе \"Data\", файл \"sample.csv\"",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": " ",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "abstract",
      "content": "Центр интеллектуальной цифровой электроэнергетики ИПУ РАН приглашает всех желающих принять участие в хакатоне \"УБС'23 CHALLENGE\", который будет проходить среди участников нашей школы-конференции. В дружественной атмосфере УБС могут родиться идеи для начала исследований в заинтересовавшей вас области.\n\n6 сентября в 9:00, в загородном клубе \"Ёлки\" мы расскажем о нашей работе, обсудим задачи и порядок проведения соревнования. Результаты будут приниматься до 8 сентября, 03:00, а итоги подведем 8 сентября, в 11:00. Участие может быть как индивидуальным, так и командным. Мы предлагаем пользоваться сервисом kaggle.com, но в случае возникновения трудностей с загрузкой решения, Вы можете прислать *.csv с решением напрямую организаторам.\n\nМы планируем отметить трех победителей хакатона, которые получат следующие призы: \n1) наградные дипломы;\n2) помощь в оформлении работы с описанием решения до уровня научной статьи и дальнейшая рекомендация к публикации в журнале \"[Управление Большими Системами](http://ubs.mtas.ru/about/)\" (входит в ВАК и RSCI, присоединенный к \"[ASSA](https://ijassa.ipu.ru/)\" (Scopus));\n3) для студентов бакалавриата и магистратуры - научное консультирование/руководство при написании ВКР от ведущих специалистов Центра;\n4) доступ к онлайн-курсам от ведущих ученых ИПУ РАН: [Основы теории автоматического управления](https://www.ipu.ru/education/lms#tau), [Методы анализа экстремальных событий](https://www.ipu.ru/education/lms#ext) и [История математики в истории человечества](https://www.ipu.ru/education/lms#hist).\n\nМы предлагаем наши датасеты и для ваших самостоятельных исследований, будем рады подобному сотрудничеству.\n\nУчитывая, что уровень погруженности в проблемы электроэнергетики и машинного обучения у участников конференции различается, мы предлагаем также две проблемы повышенной сложности: [Energy Disaggregation 1](https://www.kaggle.com/t/fba7af962d05971f5784578c78a4a660) и [Energy Disaggregation 2](https://www.kaggle.com/t/f931ca0c4ea84d00effd3276cd27d276).\n\nДля обратной связи: energy@ipu.ru",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}