新手分
78/100
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。
以下内容来自比赛官方页面。
PUBG CSV data: 50,000 training samples and 5,000 test samples
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
能够读懂官方赛题与参赛规则
结构化数据回归
CSV 数据处理
特征工程
排行榜提交文件制作
游戏行为数据分析
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
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。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。