{
  "fetched_at": "2026-10-19T09:45:29Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/forecasting-future-ts-hse/data",
  "pages": [
    {
      "name": "rules",
      "content": "В рамках полученного решения должен получится воспроизводимый ноутбук, сохранненый в kaggle",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "data-description",
      "content": "Вам представлен мультидоменный датасет с разными частоностями.\n`id` - уникальный ключ ряда\n`freq` - частота ряда\n`start` - время первой точки ряда\n`dataset_id` - ключ датасета, к которому принадлежит данный ряд\n`target` - значения временного ряда без пропусков\n\n\nПример того, как работать с рядом, будет дан в ноутбуке",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "abstract",
      "content": "Привет!\nВаша задача состоит в том, чтобы подготовить прогнозы для рядов в приложенном датасете.\nДанные из разных доменов - IT, Финансы, etc\n\nДатасет мультичастотный. Для каждой частоты свой горизонт прогнозирования:\n\n```\nfreq_x_horizon = {\n'10T': 48,\n'H': 48,\n'5T': 48,\n'W-SUN': 13,\n'10S': 60,\n'D': 14,\n'W-FRI': 8,\n'M': 12,\n'Q-DEC': 8,\n'15T': 48,\n'W-THU': 8,\n'A-DEC': 6,\n'W-WED': 8,\n'W-TUE': 8\n}\n```\n\nПример базового прогноза в запиненном ноутбуке",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Метрика",
      "content": "Метрика представляет собой усреднённую нормализованную среднюю абсолютную ошибку (NMAE), вычисляемую для каждой целевой переменной в решении и отправленной предсказательной выборке. NMAE рассчитывается как среднее абсолютное отклонение между фактическими и предсказанными значениями, нормализованное с использованием медианы целевых значений и небольшой корректирующей константы (eps).\n\nДля каждой строки NMAE определяется по формуле:\n\n$$ \\text{NMAE} = \\frac{\\lvert \\text{target} - \\text{prediction} \\rvert}{\\lvert \\text{median(target)} \\rvert + \\text{eps}} $$\n\n​\n \nЗатем рассчитываются 25-й и 75-й процентили NMAE по каждой группе датасетов, после чего итоговая метрика вычисляется как среднее значение этих перцентилей для обеспечения устойчивости к выбросам.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}