| فایل اولیه‌ی سوال را می‌توانید از [این لینک](/contest/assignments/83310/download_problem_initial_project/285372/) دانلود کنید.|
| :--: |
در این سوال قصد داریم تا داده‌های مربوط به تخفیف‌های منتشر شده در سایت یک فروشگاه آنلاین را با هم بررسی کنیم.
این مجموعه‌داده شامل ۵۷٬۲۰۱ سطر و ۱۶ ستون است که هر سطر آن شامل اطلاعات مربوط به تخفیف است. توضیحات مربوط به ستون‌ها نیز در نوت‌بوک این سوال آمده است.
## نحوه‌ی ارسال پاسخ
برای پاسخ به این سوال ابتدا فایل نوت‌بوک قرار گرفته در فایل اولیه را باز کنید و سپس مراحل را مطابق آن‌چه که از شما خواسته شده انجام دهید. در نهایت، پس از اجرای سلول جواب‌ساز (آخرین سلول فایل نوت‌بوک) فایل `result.zip` ساخته شده را ارسال نمایید.
<details class="red">
<summary>
**هشدار مهم**
</summary>
توجه داشته باشید که پیش از اجرای سلول جواب‌ساز، تغییرات اعمال شده در نوت‌بوک را با استفاده از کلید میان‌بر `ctrl+s` ذخیره کرده باشید در غیر این صورت، در پایان مسابقه **نمره** شما به **صفر** تغییر خواهد کرد.
همچنین اگر از کولب برای اجرای این فایل نوت‌بوک استفاده می‌کنید، قبل از ارسال فایل `result.zip`، آخرین نسخه‌ی نوت‌بوک خود را دانلود کرده و داخل فایل ارسالی قرار دهید.
</details>
تخفیف‌های فروشگاه آنلاین
| فایل اولیه‌ی سوال را می‌توانید از [این لینک](/contest/assignments/83310/download_problem_initial_project/285373/) دانلود کنید.|
| :--: |
در ماه جاری مصرف برق شهر به‌طرز وحشتناکی زیاد شده است و ممکن است، شهر با نبود برق مواجه شود. بابا برقی که همیشه نگران این موضوع بود، می‌خواهد بداند دقیقاً چه خانه‌هایی پرمصرف هستند تا به آن‌ها هشدار دهد. او از شما خواسته است تا مدلی بسازید که با دیدن اطلاعات خانه، مثل تعداد ساکن‌ها و وسایل پرمصرف، پیش‌بینی کند مصرف برق این خانه در انتهای ماه چقدر است.
## معیار ارزیابی
برای ارزیابی مدل شما از معیار `R2 Score` استفاده می‌شود. برای نمره‌گیری در این سوال مدل شما باید دارای `R2 Score` حداقل ۰.۶ باشد و در این حالت نمره‌ی نهایی بر اساس فرمول زیر محاسبه می‌گردد:
$$round(r2score, 3) \times 100$$
اگر مدل شما به حدنصاب نرسد، نمره‌ی دریافتی **صفر** خواهد بود.
<details class="red">
<summary>
**توجه**
</summary>
در طول مسابقه امتیازی که مشاهده می‌کنید، فقط نتیجه‌ی ارزیابی مدل شما روی ۳۰ درصد از داده‌های آزمون است. بعد از پایان زمان مسابقه، **امتیاز نهایی** شما روی ۷۰ درصد مابقی محاسبه می‌شود.
این کار به منظور جلوگیری از بیش‌برازش (`overfitting`) و حفظ عمومیت مدل انجام می‌شود تا مطمئن شویم مدل‌هایی که دچار بیش‌برازش شده‌اند، در امتیازدهی نهایی، افت می‌کنند.
</details>
## نحوه‌ی ارسال پاسخ
برای پاسخ به این سوال ابتدا فایل نوت‌بوک قرار گرفته در فایل اولیه را باز کنید و سپس مراحل را مطابق آن‌چه که از شما خواسته شده انجام دهید. در نهایت، پس از اجرای سلول جواب‌ساز (آخرین سلول فایل نوت‌بوک) فایل `result.zip` ساخته شده را ارسال نمایید.
<details class="red">
<summary>
**هشدار مهم**
</summary>
توجه داشته باشید که پیش از اجرای سلول جواب‌ساز، تغییرات اعمال شده در نوت‌بوک را با استفاده از کلید میان‌بر `ctrl+s` ذخیره کرده باشید در غیر این صورت، در پایان مسابقه **نمره** شما به **صفر** تغییر خواهد کرد.
همچنین اگر از کولب برای اجرای این فایل نوت‌بوک استفاده می‌کنید، قبل از ارسال فایل `result.zip`، آخرین نسخه‌ی نوت‌بوک خود را دانلود کرده و داخل فایل ارسالی قرار دهید.
</details>
مصرف برق
| فایل اولیه‌ی سوال را می‌توانید از [این لینک](/contest/assignments/83310/download_problem_initial_project/285374/) دانلود کنید.|
| :--: |
در این سوال قصد داریم با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از یک نظرسنجی درباره‌ی وضعیت سلامت افراد، اطلاعاتی درباره‌ی افراد دیابتی کسب کنیم.
این مجموعه داده به طور تقریبی دارای ۲۹۰۰۰ سطر و ۵۰ ستون است که به‌صورت داده‌های آموزشی و آزمایشی در اختیارتان قرار گرفته. توضیحات مربوط به هر ستون نیز در فایل نوت‌بوک موجود است.
## معیار ارزیابی
برای ارزیابی مدل شما از معیار `f1Score` با روش میانگین‌گیری `macro` استفاده می‌شود. برای نمره‌گیری در این سوال مدل شما باید دارای `f1Score` حداقل ۰.۶ باشد و در این حالت نمره‌ی نهایی بر اساس فرمول زیر محاسبه می‌گردد:
$$round(f1Score, 3) \times 100$$
اگر مدل شما به حدنصاب نرسد، نمره‌ی دریافتی **صفر** خواهد بود.
<details class="red">
<summary>
**توجه**
</summary>
در طول مسابقه امتیازی که مشاهده می‌کنید، فقط نتیجه‌ی ارزیابی مدل شما روی ۳۰ درصد از داده‌های آزمون است. بعد از پایان زمان مسابقه، **امتیاز نهایی** شما روی ۷۰ درصد مابقی محاسبه می‌شود.
این کار به منظور جلوگیری از بیش‌برازش (`overfitting`) و حفظ عمومیت مدل انجام می‌شود تا مطمئن شویم مدل‌هایی که دچار بیش‌برازش شده‌اند، در امتیازدهی نهایی، افت می‌کنند.
</details>
## نحوه‌ی ارسال پاسخ
برای پاسخ به این سوال ابتدا فایل نوت‌بوک قرار گرفته در فایل اولیه را باز کنید و سپس مراحل را مطابق آن‌چه که از شما خواسته شده انجام دهید. در نهایت، پس از اجرای سلول جواب‌ساز (آخرین سلول فایل نوت‌بوک) فایل `result.zip` ساخته شده را ارسال نمایید.
<details class="red">
<summary>
**هشدار مهم**
</summary>
توجه داشته باشید که پیش از اجرای سلول جواب‌ساز، تغییرات اعمال شده در نوت‌بوک را با استفاده از کلید میان‌بر `ctrl+s` ذخیره کرده باشید در غیر این صورت، در پایان مسابقه **نمره** شما به **صفر** تغییر خواهد کرد.
همچنین اگر از کولب برای اجرای این فایل نوت‌بوک استفاده می‌کنید، قبل از ارسال فایل `result.zip`، آخرین نسخه‌ی نوت‌بوک خود را دانلود کرده و داخل فایل ارسالی قرار دهید.
</details>
جامعه دیابتی
| فایل اولیه‌ی سوال را می‌توانید از [این لینک](/contest/assignments/83310/download_problem_initial_project/285375/) دانلود کنید.|
| :--: |
فرض کنید شما تحلیل‌گر داده یک فروشگاه آنلاین هستید. دیتاستی در اختیار دارید که اطلاعات مربوط به سفارشات مشتریان را در آن ثبت کرده‌اید. با استفاده از روش‌های خوشه‌بندی، مشتریان را بر اساس رفتار خریدشان خوشه‌بندی کنید.
## معیار ارزیابی
برای ارزیابی مدل شما از معیار `silhouette` استفاده می‌شود و با استفاده از آن آمتیاز شما به روش زیر محاسبه می‌شود:
$$
\text{Normalized Score} = \frac{100 \times (\text{Silhouette Score} + 1)}{2}
$$
برای نمره‌گیری در این سوال مدل شما باید دارای امتیاز نهایی حداقل ۸۵ باشد و اگر مدل شما به حدنصاب نرسد، نمره‌ی دریافتی **صفر** خواهد بود.
<details class="red">
<summary>
**توجه**
</summary>
در طول مسابقه امتیازی که مشاهده می‌کنید، فقط نتیجه‌ی ارزیابی مدل شما روی ۳۰ درصد از داده‌های آزمون است. بعد از پایان زمان مسابقه، **امتیاز نهایی** شما روی ۷۰ درصد مابقی محاسبه می‌شود.
این کار به منظور جلوگیری از بیش‌برازش (`overfitting`) و حفظ عمومیت مدل انجام می‌شود تا مطمئن شویم مدل‌هایی که دچار بیش‌برازش شده‌اند، در امتیازدهی نهایی، افت می‌کنند.
</details>
## نحوه‌ی ارسال پاسخ
برای پاسخ به این سوال ابتدا فایل نوت‌بوک قرار گرفته در فایل اولیه را باز کنید و سپس مراحل را مطابق آن‌چه که از شما خواسته شده انجام دهید. در نهایت، پس از اجرای سلول جواب‌ساز (آخرین سلول فایل نوت‌بوک) فایل `result.zip` ساخته شده را ارسال نمایید.
<details class="red">
<summary>
**هشدار مهم**
</summary>
توجه داشته باشید که پیش از اجرای سلول جواب‌ساز، تغییرات اعمال شده در نوت‌بوک را با استفاده از کلید میان‌بر `ctrl+s` ذخیره کرده باشید در غیر این صورت، در پایان مسابقه **نمره** شما به **صفر** تغییر خواهد کرد.
همچنین اگر از کولب برای اجرای این فایل نوت‌بوک استفاده می‌کنید، قبل از ارسال فایل `result.zip`، آخرین نسخه‌ی نوت‌بوک خود را دانلود کرده و داخل فایل ارسالی قرار دهید.
</details>
رفتار مشتریان
| فایل اولیه‌ی سوال را می‌توانید از [این لینک](/contest/assignments/83310/download_problem_initial_project/285376/) دانلود کنید.|
| :--: |
هلیا می‌خواهد در ایران خانه‌ای بخرد. در این بازار آشفته، او خیلی نگران است که خانه‌ای که در نهایت انتخاب می‌کند، قیمتی بیشتر از محدوده قیمت واقعی خانه در ایران باشد. به همین منظور داده‌هایی واقعی از قیمت خانه‌های ایران جمع‌آوری کرده است. با آموزش یک مدل یادگیری ماشین، به او کمک کنید تا بتواند قیمت واقعی خانه مورد نظرش را تخمین بزند.
## معیار ارزیابی
برای ارزیابی مدل شما از معیار `R2 Score` استفاده می‌شود. برای نمره‌گیری در این سوال مدل شما باید دارای `R2 Score` حداقل ۰.۴ باشد و در این حالت نمره‌ی نهایی بر اساس فرمول زیر محاسبه می‌گردد:
$$round(r2score, 3) \times 100$$
اگر مدل شما به حدنصاب نرسد، نمره‌ی دریافتی **صفر** خواهد بود.
<details class="red">
<summary>
**توجه**
</summary>
در طول مسابقه امتیازی که مشاهده می‌کنید، فقط نتیجه‌ی ارزیابی مدل شما روی ۳۰ درصد از داده‌های آزمون است. بعد از پایان زمان مسابقه، **امتیاز نهایی** شما روی ۷۰ درصد مابقی محاسبه می‌شود.
این کار به منظور جلوگیری از بیش‌برازش (`overfitting`) و حفظ عمومیت مدل انجام می‌شود تا مطمئن شویم مدل‌هایی که دچار بیش‌برازش شده‌اند، در امتیازدهی نهایی، افت می‌کنند.
</details>
## نحوه‌ی ارسال پاسخ
برای پاسخ به این سوال ابتدا فایل نوت‌بوک قرار گرفته در فایل اولیه را باز کنید و سپس مراحل را مطابق آن‌چه که از شما خواسته شده انجام دهید. در نهایت، پس از اجرای سلول جواب‌ساز (آخرین سلول فایل نوت‌بوک) فایل `result.zip` ساخته شده را ارسال نمایید.
<details class="red">
<summary>
**هشدار مهم**
</summary>
توجه داشته باشید که پیش از اجرای سلول جواب‌ساز، تغییرات اعمال شده در نوت‌بوک را با استفاده از کلید میان‌بر `ctrl+s` ذخیره کرده باشید در غیر این صورت، در پایان مسابقه **نمره** شما به **صفر** تغییر خواهد کرد.
همچنین اگر از کولب برای اجرای این فایل نوت‌بوک استفاده می‌کنید، قبل از ارسال فایل `result.zip`، آخرین نسخه‌ی نوت‌بوک خود را دانلود کرده و داخل فایل ارسالی قرار دهید.
</details>