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大赛平台将自动计算每一个阶段测试数据集中预测分类的准确率。

本次采用宏平均值(Macro-averaging)作为各阶段的评价指标。

宏平均(Macro-averaging),是先对每一个类统计指标值(F1-Score),然后再对所有类求加权(Qi=各类型样本量占比)平均值。

在第一轮实操赛的三个阶段,将依据参赛队伍的预测准确率(宏平均值)进行排名,准确率越高,则排名越靠前。参赛选手可以不断优化模型,通过平台提交结果,每天最多提交5次。

第一轮实操赛最终总得分规则如下:

实操赛总排名按照如下公式计算:

(第一阶段预测准确率*30%+第二阶段预测准确率*35%+第三阶段预测准确率*35%)

实操赛标准分 = 100-(100*P1-50)/N1,P1为选手在实操赛的综合排名,N1为参加实操赛的选手人数。

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