飞桨学习赛：吃鸡排名预测挑战赛

这场竞赛适合谁

适合想用 PaddlePaddle 练习结构化数据回归的个人开发者，尤其是能从玩家、队友及同局其他玩家统计信息中构造特征的人。参赛者需要使用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本训练端到端深度学习模型，且仅支持个人参赛。

这场比赛提供什么

以下内容来自比赛官方页面。

• 基线方案PUBG ranking prediction baseline project
• 教程Beginner introductory video tutorial
• 数据获取PUBG CSV data: 50,000 training samples and 5,000 test samples

从报名到首次提交的准备步骤

1. 01

   能够读懂官方赛题与参赛规则

2. 02

   结构化数据回归

3. 03

   CSV 数据处理

4. 04

   特征工程

5. 05

   排行榜提交文件制作

6. 06

   游戏行为数据分析

投入前确认：核心难点是把玩家个人、队友和同局其他玩家的统计信息转化为能预测队伍最终排名的特征；排名按队伍计算，同队玩家标签相同。提交还必须严格生成仅含 team_placement 一列、50 万行的 submission.csv，并压缩为指定文件名。