تعدادی چکیده‌ی مقاله از دو شاخه‌ی مختلف «آمار در یادگیری ماشین» و «آمار کاربردی» به همراه برچسب شاخه‌ی آن‌ها در اختیار شما قرار گرفته است. شما باید یک دسته‌بند ساده آموزش دهید که بتواند با ورودی گرفتن چکیده، موضوع مقاله را پیش‌بینی کند.
شما می‌توانید از هر کتابخانه پایتونی برای حل این سوال استفاده کنید. دقت کنید که کد نفرات برتر مورد بررسی قرار خواهد گرفت.
# مجموعه‌ی‌داده
|می‌توانید مجموعه‌داده‌ی مربوط به این مسئله را از [این لینک](/problemset/assignments/4367/download_problem_initial_project/220643/) دانلود کنید.|
| :--: |
هنگامی که این فایل را از حالت فشرده خارج کنید، دو فایل `train.csv` و `test.csv`در اختیار شما قرار می‌گیرد. فایل آموزش شامل دو ستون به شرح زیر است:
| نام ستون | توضیحات ستون |
|:----------|:------------------:|
| `abstract` | چکیده |
| `category` | برچسب شاخه‌ی مقاله که شامل یکی از دو مقدار `ML` یا `Applied` می‌باشد|
فایل آزمون (داده‌های آزمایش) تنها شامل ستون `abstract` است.
# صورت مسئله
از فایل `train.csv` برای پیش‌بینی موضوع مقاله با استفاده از چکیده آن و آموزش مدل استفاده کنید و از فایل `test.csv` برای آزمایش مدل شما در سیستم داوری استفاده می‌شود.
# ارزیابی
ارزیابی عملکرد بر اساس دقت (`accuracy`) بر روی داده‌های آزمایش خواهد بود؛ یعنی تعداد نمونه‌های درست دسته‌بندی شده تقسیم بر تعداد کل نمونه‌ها می‌شود. در نهایت امتیاز شما از این سوال طبق رابطه‌ی زیر محاسبه می‌شود:
$$score = \begin{cases}
0 & accuracy<0.6 \\
accuracy \times 100 & accuracy\geq 0.6
\end{cases}.
$$
|**داوری این سوال قبل از پایان مسابقه، تنها بر اساس ۳۰ درصد از مجموعه داده آزمایش (`test`) خواهد بود. پس از اتمام مسابقه، برای به‌روزرسانی نهایی جدول امتیازات، از ۱۰۰ درصد مجموعه داده آزمایش استفاده خواهد شد؛ این کار برای جلوگیری از بیش‌برازش (`overfit`) روی مجموعه داده آزمایش انجام می‌شود.**|
| :--: |
# خروجی
پیش‌بینی‌های مدل خود بر روی دادگان آزمایش (`test.csv`) را در فایلی با نام `output.csv` قرار دهید.
این فایل باید شامل یک ستون `prediction` باشد. در سطر `i` ام از این ستون باید پیش‌بینی مدل شما روی داده‌ی با اندیس `i` باشد. بعد از آماده‌سازی فایل `output.csv`، آن را برای ما بارگذاری کنید.
## نمونه خروجی فایل `output.csv` (فقط پنج خط اول به همراه نام ستون)
| prediction |
|:----------:|
| ML |
| Applied |
| Applied |
| ML |
| ML |
<details class="yellow">
<summary>
**توجه**
</summary>
با توجه به تعداد بسیار کم دادگان آموزش، پیشنهاد می‌شود که از مدل‌های عمیق استفاده نکنید.
استفاده از وزن مدل‌های از پیش آموزش دیده (pretrained) برای تسهیل آموزش مدل خود، در سوالات مانعی ندارد.
</details>