Задача - предсказания оттока клиентов банка. Используя данные транзакций за 6 месяцев, требуется построить алгоритм, предсказывающий вероятность оттока клиента в следующие 6 месяцев. В рамках задачи мы изучим Time-to-Event подходы в машинном обучении
все лекции и практики целиком online под руководством сотрудников ЦФТ
Рассписание:
24 марта Лекция "Введение", рассказ про соревнования ML, разбор бейзлайн - ведет Сыч Михаил Богданович
25 марта 20:00 Лекция "Деревья решений", ведет Кобало Николай Сергеевич
26 марта 20:00 Лекция "Ансамблирование и кроссвалидация", ведет Сыч Михаил Богданович
29 марта 20:00 Лекция "Метрики", ведет Лагуткин Евгений Александрович + Мельник Даниил Евгеньевич
30 марта Формирование команд. Регистрация в data fusion - "Задача оттока клиентов" соревновании.
31 марта Практика по командам. Постановка задачи, разбор данных, ответы на вопросы. Показ бейзлайна.
2 апреля Практика по командам. Консультации с кураторами
3 апреля Практика по командам. Консультации с кураторами
4 апреля Финальные сабмиты в data fusion соревнование, сбор ноутбуков. Подготовка презентации по командам.
5 апреля Демо презентаций внутри участников.
6 апреля Лучшая команда классического ML выступает перед комиссией школы
Участникам необходимо решить Time-to-Event задачу на основе синтетических транзакционных данных пользователя. Данные организованы как серия ежемесячных отчетных дат, на каждую из которых известна информация об активности пользователя (факту оттока), а также дате его последней транзакции перед выходом в отток. В рамках каждой отчетной даты предоставляется отдельный непересекающийся набор пользователей с их историей транзакций за предшествующие полгода.
Метрика: concordance index (CI) Формат: размеченный файл
