Условие
В мобильной игре каждый матч сводит двух игроков. Для каждого игрока есть две числовые фичи feature_1 и feature_2. Нужно построить модель, бинарно классифицирующую пары игроков на «сбалансированный матч» / «несбалансированный».
Дан train-сэмпл (player1_features, player2_features, target) (без явных уровней опытности — целевая переменная — единственный сигнал) и test-сэмпл без меток.
Метрика: матч считается «сбалансированным», если игроки одинакового уровня опытности (явно — это скрытая семантика). Финальная валидация — процент сбалансированных матчей на тестовой выборке: матчи группируются по уровням опытности (скрытой) согласно предсказаниям модели; среди матчей одного уровня нас интересует, какая доля на самом деле сбалансирована. Целевой порог: ≥ 65%, что эквивалентно условию |Accuracy − 1/2| ≥ √20/20 ≈ 0.27 (обоснование в условии).