Store Sales - Time Series Forecasting : Evaluation

매장 매출 - 시계열 예측 : 평가

The evaluation metric for this competition is Root Mean Squared Logarithmic Error.

이 대회의 평가 지표는 Root Mean Squared Logarithmic Error입니다.

The RMSLE is calculated as:

RMSLE는 다음과 같이 계산됩니다.

[\sqrt{ \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \left(\log (1 + \hat{y}_i) - \log (1 + y_i)\right)^2}]

where:

• n is the total number of instances
• \hat{y}_i is the predicted value of the target for instance (i)
• y_i is the actual value of the target for instance (i) and
• \log is the natural logarithm.

여기서:

• n은 총 인스턴스의 수입니다.
• \hat{y}_i는 인스턴스 i에 대한 예측된 타겟 값입니다.
• y_i는 인스턴스 i에 대한 실제 타겟입니다.
• log는 자연 로그입니다.

Submission File

제출 파일

For each id in the test set, you must predict a value for the sales variable. The file should contain a header and have the following format:

테스트셋의 각 ID에 대해 sales 변수에 대한 값을 예측해야 합니다. 파일에는 헤더가 포함되어야 하며 다음 양식을 따라야 합니다.

id, sales

3000888, 0.0

3000889, 0.0

3000890, 0.0

3000891, 0.0

3000892, 0.0

등.