Codeforces编程竞赛选手排名与评分预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Codeforces,编程竞赛,排名预测,评分预测,机器学习,竞赛数据,算法,数据分析
数据概述：
本数据集包含两个独立的数据框，分别用于分类和回归任务，源自Codeforces平台。Codeforces是一个广受欢迎的编程竞赛平台，本数据集旨在为机器学习研究和分析提供有价值的资源，深入了解Codeforces用户的排名和竞赛表现。
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分类数据框：
特征：
userid：Codeforces用户的唯一标识符。
rank-type：用户在Codeforces上的排名类型，表明其技能水平。
contest1 到 contest10：用户在十场Codeforces竞赛中的表现评分。
描述：
分类数据框包含用户特定数据，以及他们的排名类型和竞赛评分。'userid'作为每个用户的唯一标识符，便于进行个体层面的分析。'rank-type'特征表示用户在平台上的技能水平，分为不同的排名等级。'contest1'到'contest10'特征代表用户在十场Codeforces竞赛中的表现评分。
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回归数据框：
特征：
userid：Codeforces用户的唯一标识符。
rating：用户在Codeforces上达到的最高评分。
contest1 到 contest10：用户在十场Codeforces竞赛中的表现评分。
描述：
回归数据框提供了关于用户评分及其在Codeforces竞赛中的表现的见解。与分类数据框类似，'userid'特征唯一标识每个用户，而'rating'特征代表用户在平台上获得的最高评分。'contest1'到'contest10'特征展示了用户在十场Codeforces竞赛中的表现评分。
目标变量：
分类任务：根据Codeforces用户的竞赛表现，预测其排名类型（'rank-type'）。
回归任务：根据Codeforces用户的竞赛表现，预测其达到的最高评分（'rating'）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究与分析场景：
分类任务：
识别Codeforces用户的技能水平和专业知识。
分析用户随时间的参与度和进步。
回归任务：
预测Codeforces用户潜在的评分提升。
了解影响用户在编程竞赛平台上评分的因素。
应用领域：
教育机构：评估学生的解决问题能力和竞争性编程技能。
招聘平台：评估候选人的编程能力和解决问题的能力。
编程竞赛社区：分析用户表现和技能发展的趋势和模式。
