El conjunto de test que os proporcionamos contiene un número de observaciones para las que tenéis que predecir una única etiqueta binaria. Tras cada envío, podéis estimar vuestra posición con el score calculado sobre la partición pública del conjunto de test --sobre el 40%--, pero el ranking final se hace usando la parte privada del conjunto de test --no tendréis acceso a este score--.

La métrica elegida para la evaluación de esta competición es
[F1-Score](https://www.kaggle.com/wiki/MeanFScore)
. El score F1, usado comúnmente en recuperación de información, mide prestaciones usando los estadísticos precisión (p) y *recall* (r). La precisión es el cociente entre el número de verdaderos positivos (tp) y el número de observaciones que se han etiquetado como positivas (tp + fp). El *recall* es el cociente entre tp y el número real de observaciones que son verdaderamente positivas (tp + fn). El score F1 se calcula mediante :
$$ 
F1 = 2\frac{p \cdot r}{p+r}\ \ \mathrm{donde}\ \ p = \frac{tp}{tp+fp},\ \ r = \frac{tp}{tp+fn} 
$$

El score F1 pondera igualmente  *recall* y precisión, y un buen algoritmo debería maximizar ambos estadísticos, precisión y *recall* simultáneamente. Por tanto, tener un resultado aceptable en las dos métricas se prefiere sobre tener un resultado excepcional en una de las métricas pero muy pobre en la otra.
Formato de envíos
Debéis subir un fichero CSV con predicciones en forma de etiquetas binarias para las observaciones del conjunto de test. Debe contener dos columnas con cabeceras 'ID' y 'target'. Por ejemplo:
ID,target
0,1
1,1
2,0