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      "content": "<ul>\n<li> No se permite usar más de una cuenta para competir. En caso de equipos de parejas, deben crearse dos cuentas y luego formar el equipo.</li>\n<li> Se pueden entregar un máximo de 5 soluciones al día.</li>\n<li> La fecha y hora límite de la competición corresponde al horario UTC.</li>\n<li> Animamos a que compartáis vuestros avances o dudas en Notebooks.</li>\n</ul>",
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      "content": "<h2>Descripción de los archivos</h2>\n<ul>\n<li> traffic_fatality_sample.csv - ejemplo de clasificación obtenido con Decision Tree Learner de KNIME</li>\n<li> traffic_fatality_tra.csv - conjunto de entrenamiento</li>\n<li> traffic_fatality_tst.csv - conjunto de test (sin la clase)</li>\n</ul>\n\n<h2>Campos del conjunto de datos</h2>\n<ul>\n<li> weekday - día de la semana (1:lunes ... 7:domingo) del accidente</li>\n<li> Age - edad del conductor</li>\n<li> Gender - sexo del conductor</li>\n<li> Alcohol_Results - resultados de análisis de alcoholemia</li>\n<li> Drug_Involvement - resultados de análisis de drogas</li>\n<li> Atmospheric_Condition - condiciones atmosféricas</li>\n<li> Roadway - tipo de carretera</li>\n<li> Fatality - clase \"fatal\" = víctima mortal, \"no_fatal\" = no hay víctima mortal</li>\n</ul>",
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      "content": "<p>El conjunto de datos contiene información real sobre accidentes de tráfico. Se incluyen datos sobre el conductor, presencia de alcohol o drogas, condiciones atmosféricas y tipo de carretera. El objetivo es predecir si el accidente provocará víctimas mortales o no.</p>",
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      "content": "<h2>Medida de evaluación</h2>\n\n<p>Se emplea el <a href=\"https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5\" target=\"_blank\">área bajo la curva ROC</a> como medida de desempeño.</p>\n\n<h2>Formato de Sumisión</h2>\n\n<p>El archivo que contiene la solución a someter tendrá dos columnas, la primera indicará el identificador de fila del archivo de datos de test y la segunda la certeza de predicción de ser de la clase \"fatal\" (es decir, hay víctimas mortales) devuelta por el algoritmo de clasificación.</p>\n\n<p>Ejemplo:</p>\n\n<pre>Id,Fatality<br />\n1,0.85<br />\n2,0.23<br />\n3,0.10<br />\n4,0.90<br />\n...\n</pre>",
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