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      "content": "<p>Train Data의 개수는 9452개</p>\n<p>Test Data의 개수는 9000개</p>\n<p>체점을 할 때는 Id와 label만 존재하는 파일을 넣으시면 됩니다. 한팀당 10번의 체점이 가능합니다. 대표자 아이디로만 체점을 하시기 바랍니다.(한팀에서 2아이디 이상 쓰면 무효처리)</p>\n<h2>File descriptions</h2>\n<ul>\n<li><strong>train.csv</strong> - the training set</li>\n<li><strong>test.csv</strong> - the test set</li>\n<li><strong>answer.csv</strong> - a sample submission file in the correct format</li>\n",
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      "content": "<h1>Data Creator Camp A2 Round</h1>\n<p>이번 A2 Round에서는 분류문제를 풀게 됩니다. 분류 Score는 Accuracy를 사용하기로 하며 높을 수록 높은 등급의 점수를 받게 됩니다.</p>\n\n<h2>Machine Learning을 통한 감성분석(Sentimental Analysis)</h2>\n<p>이번 문제는 머신러닝을 통한 감성분석문제 입니다. 감성분석이란 Text로 부터 추출한 Feature로 부터 긍정/부정을 분류하는 모델을 수립하는 것 입니다. 이를 통해 미래의 글을 얼마나 긍정/부정을 잘 분류하는지 평가하게 됩니다.</p>\n\n<h3>Data Decription</h3>\n<p>사용할 데이터는 맛집 평점 리뷰데이터를 크롤링하여 Raw Text로 부터 Feature를 추출하였습니다. Feature 추출 방법은 Binary Term Document Frequency(TDM)으로 300개의 Word가 Feature로 구성됩니다. 이 때 해당 Document(Review 한개 = Row 한개)에서 Word가 존재하면 1 아니면 0으로 구성됩니다. 따라서 입력변수(Feature)는 300개의 Word로 300개가 존재합니다. 이를 통해 Label 긍정(1), 부정(0)을 예측해야 합니다. </p>\n\n<p>Train Data의 개수는 9452개</p>\n<p>Test Data의 개수는 9000개</p>\n<p>체점을 할 때는 Id와 label만 존재하는 파일을 넣으시면 됩니다. 한팀당 10번의 체점이 가능합니다. 대표자 아이디로만 체점을 하시기 바랍니다.(한팀에서 2아이디 이상 쓰면 무효처리)</p>",
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      "content": "This is a page where you can include rules that participants must accept before joining. You may wish to include rules like:\n\n - Don't cheat!\n - Apply yourself!\n - Have fun!\n\n체점을 할 때는 Id와 label만 존재하는 파일을 넣으시면 됩니다. 한팀당 10번의 체점이 가능합니다. 대표자 아이디로만 체점을 하시기 바랍니다.(한팀에서 2아이디 이상 쓰면 무효처리)\n\nTest set 9000개에 대한 Accuracy를 측정합니다.",
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