Facebook Recruiting IV: Human or Robot ?

Description

Dans cette compétition, vous traquerez des robots sur un site d'enchères en ligne. Les enchérisseurs humains sur le site deviennent de plus en plus frustrés par leur incapacité à remporter des enchères par rapport à leurs homologues contrôlés par des logiciels. En conséquence, l'utilisation par la base de clients principale du site est en chute libre.

Afin de restaurer le bonheur des clients, les propriétaires du site doivent éliminer les enchères générées par ordinateur. Leur tentative de construire un modèle pour identifier ces enchères en utilisant des données comportementales, y compris la fréquence d'enchère sur de courtes périodes de temps, s'est révélée insuffisante.

L'objectif de cette compétition est d'identifier les enchères en ligne placées par des "robots", aidant ainsi les propriétaires du site à signaler facilement ces utilisateurs pour les supprimer de leur site afin de prévenir toute activité d'enchère déloyale.


Résultats

Model Public LB Private LB Date Commit
Bid number statistical analysis ==> Xgboost classifier 0.89928 0.90050 9th January 2018 Script 1
Bid number and bid time statistical analysis ==> Xgboost classifier 0.88477 0.91041 10th January 2018 Script 2
Bid number and bid time statistical analysis ==> Xgboost classifier (optimization) 0.88546 0.91498 10th January 2018 Script 3
Bid number, bid argmax and bid time statistical analysis (normalize continuous data) ==> Xgboost classifier 0.91249 0.92072 14th January 2018 Script 4
Bid number, bid argmax, bid time statistical analysis (normalize continuous data) and PCA features ==> Xgboost classifier 0.91146 0.92437 14th January 2018 Script 5
Bid number, bid argmax, bid time statistical analysis (normalize continuous data), PCA features, feature selection and polynomial features ==> Xgboost classifier 0.90661 0.92988 14th January 2018 Script 6

Classement

94/985 (private leaderboard)


Pistes à explorer

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  • Méthodes ensemblistes
  • Stacking (Tpot)
  • Gridsearch


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