第十一届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛颁奖会圆满结束

**第十一届"泰迪杯"数据挖掘挑战赛颁奖会圆满结束**

2023年5月20日，第十一届"泰迪杯"数据挖掘挑战赛的颁奖会在北京大学图书馆隆重举行。来自全国各地的参赛者和嘉宾们齐聚一堂，共同庆祝这场比赛的圆满结束。

**挑战赛背景**

"泰迪杯"是中国最著名的数据挖掘竞赛之一，每年吸引着大量的大学生和研究人员参加。该比赛旨在促进数据挖掘技术的发展和应用，培养出一批有实力的数据挖掘专家。

**挑战赛内容**

本届"泰迪杯"共有四道题目供参赛者选择：

1. **推荐系统**:基于用户行为和物品特征构建一个推荐系统。
2. **异常检测**:在电力系统中识别异常的负载模式。
3. **分类问题**:在医疗领域对肿瘤样本进行分类。
4. **回归问题**:预测房价。

**参赛情况**

参加本届"泰迪杯"的参赛者共有300多人，来自全国各地的大学和研究机构。其中，有100多名参赛者获得了奖金。

**颁奖会**

颁奖会上，评委们分别宣布了四道题目的获奖者：

1. **推荐系统**:第一名是来自清华大学的张三，第二名是来自北京大学的李四。
2. **异常检测**:第一名是来自南京大学的王五，第二名是来自上海交通大学的赵六。
3. **分类问题**:第一名是来自浙江大学的陈七，第二名是来自武汉大学的黄八。
4. **回归问题**:第一名是来自天津大学的周九，第二名是来自重庆大学的林十。

**获奖感言**

颁奖会上，获奖者们都表达了对比赛的热情和兴奋。他们表示，这次比赛不仅让他们学到了很多新的知识，还让他们遇到了很多志同道合的人。

**总结**

第十一届"泰迪杯"数据挖掘挑战赛的颁奖会圆满结束。这场比赛不仅展示了参赛者的技术能力，也促进了数据挖掘领域的发展和应用。我们期待着下一届比赛的到来。

**代码示例**

以下是四道题目的代码示例：

### 推荐系统

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据df = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建随机森林模型model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(train_data.drop('label', axis=1), train_data['label'])

# 预测测试集y_pred = model.predict(test_data.drop('label', axis=1))

#评估模型性能accuracy = accuracy_score(test_data['label'], y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy:.3f}')

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import IsolationForestfrom sklearn.metrics import f1_score# 加载数据df = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建孤立森林模型model = IsolationForest(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(train_data.drop('label', axis=1))

# 预测测试集y_pred = model.predict(test_data.drop('label', axis=1))

#评估模型性能f1 = f1_score(test_data['label'], y_pred)
print(f'F1 Score: {f1:.3f}')

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report# 加载数据df = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建随机森林模型model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(train_data.drop('label', axis=1), train_data['label'])

# 预测测试集y_pred = model.predict(test_data.drop('label', axis=1))

#评估模型性能accuracy = accuracy_score(test_data['label'], y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy:.3f}')

# 输出分类报告report = classification_report(test_data['label'], y_pred)
print(report)

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# 加载数据df = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建随机森林模型model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(train_data.drop('label', axis=1), train_data['label'])

# 预测测试集y_pred = model.predict(test_data.drop('label', axis=1))

#评估模型性能mse = mean_squared_error(test_data['label'], y_pred)
r2 = r2_score(test_data['label'], y_pred)
print(f'MSE: {mse:.3f}')
print(f'R2 Score: {r2:.3f}')