{ "fetched_at": "2026-10-20T02:13:57Z", "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/findata-response/data", "pages": [ { "name": "rules", "content": "\r\n\t\r\n

One account per participant

\r\n

You cannot sign up to Kaggle from multiple accounts and therefore you cannot submit from multiple accounts.

\r\n

No private sharing outside teams

\r\n

\r\n Privately sharing code or data outside of teams is not permitted.\r\n It's okay to share code if made available to all participants on the forums.\r\n

\r\n

Team Mergers

\r\n

Team mergers are not allowed in this competition.

\r\n\r\n

Team Limits

\r\n

There is no maximum team size.

\r\n

Submission Limits

\r\n

You may submit a maximum of 2 entries per day.

\r\n

You may select up to 2 final submissions for judging.

\r\n

Competition Timeline

\r\n

Start Date: TBA

\r\n

Merger Deadline: None

\r\n

Entry Deadline: None

\r\n

End Date: 2/1/2014 12:00 AM UTC

\r\n\t\r\n

The rules page is a bit special: it will auto-update the text based on the parameters of the competition. The rules you need to add here are any additional rules relating to dataset usage. You may also put grading information here.

", "isPublished": false, "hasIsPublished": false, "postTitle": "", "hasPostTitle": false, "mimeType": "", "hasMimeType": false }, { "name": "data-description", "content": "

Описание полей / Data Description

\n\n

Files

\n", "isPublished": false, "hasIsPublished": false, "postTitle": "", "hasPostTitle": false, "mimeType": "", "hasMimeType": false }, { "name": "Description", "content": "

For English scroll down↓

\n

Для повышения эффективности взаимодействия с клиентами банк хочет отправлять маркетинговое предложение только тем клиентам, которые заинтересуются соответствующим предложением.

\n

Для 25 101 клиента банка известны значения ряда признаков, в том числе пол, возраст, размер полученного кредита, число ранее полученных кредитов и т.п., а также признак target, равный 1, если маркетинговое предложение данному клиенту интересно, и 0 в противном случае (файл response_train.csv).

\n

Требуется построить модель, предсказывающую значение признака target для 5032 клиентов из тестового набора данных (файл response_test.csv).

\n

Метрикой качества является площадь под ROC-кривой (AUC).

\n

Участник соревнования должен загрузить на платформу чемпионата файл с предсказанным признаком target для 5032 клиентов из тестового набора данных. Половина из этих договоров относится к публичному тестовому набору данных, другая половина - к закрытому тестовому набору данных.

\n

Форма представления решения

\n

Участник соревнования должен представить файл в формате csv, первая строка которого содержит набор заголовков client-id, target, а в следующих строках для каждого договора из тестового набора данных через запятую указывается идентификатор client-id и соответствующее предсказанное значение признака target:

\n
client-id, target
1001804,1
1014263,0
... ...
\n

Пример результатов представлен в файле response_sample.csv.

\n

Участники не могут образовывать команды. Каждый участник может подать несколько результатов, но не более 10 в день. В итоговом рейтинге будет учитываться наилучшая модель.

\n

Соревнование проводится на платформе kaggle, для участия необходимо зарегистрироваться на этой платформе по ссылке https://inclass.kaggle.com/account/register. Вы должны использовать свое настоящее имя. После этого можно ознакомиться с подробными правилами соревнования и загрузить исходные данные по адресу https://inclass.kaggle.com/c/findata-response/.

\n

Чемпионат начинается 23 апреля 2018 года в 16:00, результаты будут приниматься по адресу https://inclass.kaggle.com/c/findata-response/submit до 23:59 31 декабря 2038 года.

\n

Сразу после загрузки будет автоматически рассчитываться площадь под ROC-кривой (AUC) и рейтинг участников на основании публичного тестового набора данных.

\n

Результаты будут автоматически пересчитываться по адресу https://www.kaggle.com/c/findata-response/submit до 23:59 31 декабря 2038 года.

\n

Желаем успеха!

\n\n\n

To increase the efficiency of interaction with customers, the bank wants to send a marketing offer only to those customers who are interested in the offer.

\n

For 25 101 clients of the bank, the values ​​of a number of signs are known, including gender, age, size of the loan received, the number of loans previously received, etc., as well as target label, equal to 1f the marketing offer to this client is interesting, and 0 otherwise (response_train.csv file).

\n

ТIt is required to build a model that predicts the value of target for 5032 clients from the test data set (response_test.csv file).

\n

The quality metric is the area under the ROC curve (AUC).

\n

The challenge participants must upload a file with predicted target for 5032 clients from the test data set to the challenge platform. Half of these contracts relate to the public test data set, the other half to the private test data set.

\n\n

Solution Submission Form

\n

The participant of the competition must submit a file in csv format, the first line of which contains a set of headers client-id, target, and in the next lines for each contract from the test data set the identifier client-id and the corresponding predicted value of the target as follows:

\n
client-id, target
1001804,1
1014263,0
... ...
\n

An example of the results is provided in theresponse_sample.csv file.

\n

Participants cannot form teams. Each participant can submit several results, but not more than 10 per day. The final ranking will take into account the best model.

\n

The competition is held on kaggle, to participate you must register at https://inclass.kaggle.com/account/register.You must use your real name. After that, you can familiarize yourself with the detailed rules of the competition and download the source data at https://inclass.kaggle.com/c/findata-response/.

\n

Immediately after loading, the AUC and the rating of participants will be automatically calculated based on the public test data set.

\n

Results will be automatically recounted at https://www.kaggle.com/c/findata-response/submit until 23:59 on December 31, 2038.

\n

We wish you success!

", "isPublished": false, "hasIsPublished": false, "postTitle": "", "hasPostTitle": false, "mimeType": "", "hasMimeType": false }, { "name": "Evaluation", "content": "

The quality of the model is estimated using the area under the ROC curve (AUC). The higher the AUC value, the better the result.

", "isPublished": false, "hasIsPublished": false, "postTitle": "", "hasPostTitle": false, "mimeType": "", "hasMimeType": false } ] }