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      "content": "\n<h2>El conjunto de datos</h2>\n<p>\nEn este desafío tenéis que resolver un problema de regresión. Os vamos a proporcionar una base de datos de *origen desconocido* que hemos transformado de varias maneras:</p>\n- Hemos añadido características ruidosas<br>\n- Y  hemos perdido algunos valores de las observaciones durante las transformaciones. ¡Lo sentimos!<br>\n\n<h2>Ficheros disponibles</h2>\n- <strong>train_set.csv</strong> - el conjunto de entrenamiento<br>\n- <strong>test_set.csv</strong> - el conjunto de test. Tenéis que enviar una predicción de target para cada fila de este fichero<br>\n- <strong>dumb_submission.csv</strong> - un ejemplo de fichero de envío en el formato correcto<br>\n\n<h2>Estructura de los ficheros de datos</h2>\n- <strong>feat_XX</strong> - columna con una variable<br>\n- <strong>target</strong> - salida deseada de la observación de esta fila<br>\n\n<h2>Data fields</h2>\n<ul>\n<li><strong>customer_id</strong> - an anonymous id unique to a given cust",
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      "content": "<p>Bienvenidos al desafío de  para los alumnos del curso en Fundamentos de Aprendizaje Automático. El desafío se abre el 2 de diciembre de 2020 y termina el 23 de diciembre de 2020.  Trabajaréis en los grupos de clase y podréis hacer hasta 10 envíos al día.</p>\n\n<p>El nombre del equipo se formará con los códigos NIA (podéis consultarlos en Aula Global) de los participantes.</p>",
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      "content": "<p>La métrica que vamos a usar para evaluar vuestros clasificadores es  <strong>R^2</strong>. \n\n</p><h2>Formato de los envíos</h2>\n<p>Cada fichero enviado debería tener <strong>predicciones de targets  para cada observación del conjunto de test</strong>. Los ficheros enviados deberán tener dos columnas: índice de la observación y predicción.</p>\n<p>El fichero tiene que llevar cabecera, y seguir este formato:</p>\n<pre>ID,target<br>0,1.3<br>1,-0.4<br>2,10.3<br>3,-6.3<br></pre>\n\n<p>En este ejemplo para la observación con ID 0 se predice el target 1.3, para la observación con ID 1 se predice el target -0.4, para la observación con ID 2 se predice el target 10.3 mientras para la observación con ID 3 se predice el target -6.3.</p>",
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      "content": "La calificación del desafío es competitiva y supone un 20% de la nota final del curso.\n\n- Para puntuar es necesario que el envío final de cada grupo alcance un R^2 positivo (el que se obtiene con un envío que prediga para las observaciones de test la media de los targets del conjunto de entrenamiento). Por tanto, aquellos grupos con R^2 negativo obtendrán 0 puntos.</p>\n- El grupo vencedor obtendrá 100 puntos.\n- El resto de grupos obtendrán una puntuación proporcional a escalar su R^2 por el R^2 del grupo vencedor. Si el grupo *i* obtiene un R^2 igual a *Ai* y el vencedor obtiene un R^2 igual a *Ag*, entonces la puntuación del grupo *i* viene dada por\n<p>\\[\n100 \\times \\frac{A_i}{A_g}\n\\]</p>",
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