新手分
78/100
适合已能使用 PaddlePaddle 2.0+ 训练端到端深度学习模型的人，尤其是想练习广告点击/反欺诈二分类、处理含大量类别字段和时间戳的脱敏表格数据的个人开发者。比赛仅支持个人参赛，参赛者需通过 AI Studio 获取数据、训练资源并提交结果与原始代码。
官方提供了可以直接运行的基线，从它开始通常比从零搭快得多。
Training and test datasets with 500,000 and 150,000 records
Official baseline system
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
二分类模型训练
表格数据特征工程
类别特征编码
时间戳特征处理
CSV 提交文件生成
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。
数据中部分特征的物理含义被隐藏且经过脱敏，参赛者需要从包名、设备、网络、地域、时间等字段的统计关联中构造有效信号，而不能依赖完整业务语义。还必须用 PaddlePaddle 2.0+ 生成端到端深度学习模型，并同时提交预测结果和原始代码。
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。