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      "content": "<h3>Data Description : Google Apps </h3>\n<p>사용할 데이터는 구글 어플 데이터 입니다. 구성된 Feature는 다음과 같습니다.</p>\n<li><strong>App</strong> - 어플명</li> <li><strong>Category</strong> - 어플 카테고리</li> <li><strong>Reviews</strong> -리뷰개수</li> <li><strong>Size</strong> - 어플크기</li> <li><strong>Installs</strong> - 다운로드 횟수</li> <li><strong>Type</strong> - 무료0/유료1</li> <li><strong>Price</strong> - 가격</li> <li><strong>Content Rating</strong> - 연령제한</li> <li><strong>Genres</strong> - 세부장르</li> <li><strong>Last Updated</strong> - 마지막 업데이트</li>\n<p>이를 통해 Target 변수 평점을 예측합니다.</p>\n <li><strong>Rating</strong> - 평점</li>\n\n<h3>Submission Rule</h3>\n<p>Train Data의 개수는 5615개</p>\n<p>Test Data의 개수는 1404개</p>\n\n<h2>File descriptions</h2>\n<ul>\n<li><strong>ggstore_train.csv</strong> - the training set</li>\n<li><strong>ggstore_test.csv</strong> - the test set</li>\n<li><strong>answer.csv</strong> - a sample submission file in the correct format</li>\n</ul>",
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      "content": "<h1>Data Creator Camp B Round</h1>\n<p>이번 B Round에서는 수치예측문제(Regression)를 풀게 됩니다. 분류 Score는 RMSE를 사용하기로 하며 낮을 수록 높은 등급의 점수를 받게 됩니다.</p>\n\n<h2>Machine Learning을 통한 평점 예측</h2>\n<p>이번 문제는 머신러닝을 통한 어플 평점 예측 입니다. 어플관련 정보를 통해 평점이 몇점일지 예측하는 모델을 수립하는 것 입니다. 이를 통해 Test set의 어플의 평점을 예측해봅시다.</p>\n\n<h3>Data Description : Google Apps </h3>\n<p>사용할 데이터는 구글 어플 데이터 입니다. 구성된 Feature는 다음과 같습니다.</p>\n<li><strong>App</strong> - 어플명</li> <li><strong>Category</strong> - 어플 카테고리</li> <li><strong>Reviews</strong> -리뷰개수</li> <li><strong>Size</strong> - 어플크기</li> <li><strong>Installs</strong> - 다운로드 횟수</li> <li><strong>Type</strong> - 무료0/유료1</li> <li><strong>Price</strong> - 가격</li> <li><strong>Content Rating</strong> - 연령제한</li> <li><strong>Genres</strong> - 세부장르</li> <li><strong>Last Updated</strong> - 마지막 업데이트</li>\n<p>이를 통해 Target 변수 평점을 예측합니다.</p>\n <li><strong>Rating</strong> - 평점</li>\n\n<h3>Submission Rule</h3>\n<p>Train Data의 개수는 5615개</p>\n<p>Test Data의 개수는 1404개</p>\n<p>체점을 할 때는 Id와 Rating만 존재하는 파일을 넣으시면 됩니다. 한팀당 10번의 체점이 가능합니다. 대표자 아이디로만 체점을 하시기 바랍니다.(한팀에서 2아이디 이상 쓰면 무효처리)</p>",
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