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# System prepended metadata

title: Kaggle 競賽實作教學指南

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# Kaggle 競賽實作教學指南
## 本次 Kaggle 競賽連結
{%preview https://www.kaggle.com/competitions/diabetic-retinopathy-classification-3 %}
:::info
本次作業說明中有以下說明，但實際上應該有 0~4, 5 個 class，可能是主辦說明有誤 
```
Id: (total 522 samples)
Category: 0~2 (3 class)
```
:::
## 目錄
1. [註冊與加入競賽](#1-註冊與加入競賽)
2. [資料下載](#2-資料下載)
3. [查看分數與排名](#3-查看分數與排名)
4. [提交結果](#4-提交結果)


## 1. 註冊與加入競賽

### 註冊 Kaggle 帳號
1. 前往 [Kaggle 網站](https://www.kaggle.com/) 並點擊右上角的「Register」按鈕(或 [註冊頁面](https://www.kaggle.com/account/login?phase=startRegisterTab))
(你可以使用 Google 帳號登入或使用電子信箱註冊)

### 加入競賽
1. 使用上面的 Kaggle 競賽連結進入競賽頁面
2. 點擊 「Join Competion」
![image](https://hackmd.io/_uploads/HkrwqJSJex.png)
3. 閱讀並接受競賽規則與條款，某些競賽可能需要您接受特定的協議
![image](https://hackmd.io/_uploads/Hk9ziJrklg.png)



## 2. 資料下載
### 這邊資料下載有兩種方式，直接下載與使用 Api 下載
#### 直接下載
1. 點擊競賽中的「Data」頁面
2. 右下角「Download All」
![image](https://hackmd.io/_uploads/SkMVkxB1ee.png)
3. 下載至本機後再上傳至 「Google Colab」
    ![image](https://hackmd.io/_uploads/ByfjYxryex.png)
4. 實作訓練/預測相關程式

<!-- #### 使用 Api 下載
https://www.kaggle.com/discussions/general/74235
(這邊我在想要不要弄，不過要搞api token 那一堆的或是用 kaggle 的 colab 我有點懶得寫教學) -->



## 3. 提交競賽結果

1. 在競賽頁面，點擊「Submit Predictions」按鈕
![image](https://hackmd.io/_uploads/HkKecxrkxx.png)
2. 點擊「Upload Submission File」並選擇您的提交檔案
（本資料集中有提供 `submission.csv` 作為繳交參考檔案，當中有 test 需要同學預測的檔名以及需要被填入的預測類別）
![image](https://hackmd.io/_uploads/Sk6W5lB1lg.png)
3. 為此次提交添加描述（選填但建議）
4. 點擊「Make Submission」完成提交

## 4. 查看分數與排名與提交結果
### 查看提交結果
1. 提交後，系統會自動評估您的結果
2. 在競賽頁面，點擊「Submissions」查看所有提交記錄
![image](https://hackmd.io/_uploads/SkyvoeS1xx.png)
3. 點擊「Leader Board」您可以看到每次提交的分數、時間和排名變化
![image](https://hackmd.io/_uploads/r1ZFjxBklg.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rkB3slr1ex.png)

### 選擇最終提交
- 在提交頁面點擊自己的大頭貼（右上角）
![image](https://hackmd.io/_uploads/S14Pherkxg.png)
- 截圖需要包含以下資料：
    1. 用戶名稱
    2. Public Score

### 繳交檔案&標準
- 助教團隊會在 Google Classroom 開啟一個繳交區，麻煩各位在繳交區上傳兩個文件
    - `4. 最終提交` 中的截圖
        - 標準：分數>0.5
    - 使用的 ipynb 檔案
 
## 5. 小提示
本次 Kaggle 競賽希望大家可以利用前兩次 lab 所教的東西應用到本次競賽中，希望大家可以通過這些方法實際操作如何訓練一個資料集