我感觉，无论进没进S2，都需要S1的真实结果
除了让淘汰的人“死的明白”之外，最大的意义在于避免出现选手只有在线上评测时才知道算法是不是改进了。。。正如之前的帖子所说，9月份的分布和之前的月份差别很大，所以逻辑上可行的数据组织（包括在天猫系统里真正做预测的时候）应该是这样：给定去年4,5,6,7,8,9的数据，和今年4,5,6,7,8的数据，预测今年9月的数据。
在现行的设置下，9月份的分布和4-8月份差别很大，从各方面反馈来看，大部分团队本地验证和线上测试差的不是一点，导致在本地提高的结果未必在线上提高，结果引导大家纷纷去注册很多小号去overfit线上的测试集，想必这是阿里不愿意看到的。
S1结束后，这800个用户的真实结果完全可以公开出来，当做测试分布的一个“采样”提供给选手，同时将这800多个用户从S2的数据集中删掉，完全不影响S2的正常比赛。
大家怎么看？
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
您提到的问题似乎是关于一个数据预测比赛的设置和优化建议，特别是针对时间序列预测中特定月份数据分布变化大导致的模型验证与实际表现不一致的问题。虽然我无法提供直接针对某个具体赛事的官方回复，但我可以基于阿里云产品和技术的角度，给出一些建议和思路，帮助理解如何在类似场景下利用云计算资源和机器学习服务来优化算法开发和验证流程。
-
使用阿里云机器学习平台PAI进行模型训练与验证：阿里云的机器学习平台PAI提供了丰富的组件和服务，支持用户在云端进行大规模数据处理、特征工程、模型训练和评估。在您的场景中，可以通过PAI构建一个包含历史月份数据的训练集，并利用交叉验证等技术在相似分布的数据子集上验证模型性能，以减少线上评测时的意外情况。
-
数据模拟与分布调整：对于9月份数据分布与其他月份显著不同的问题，可以在PAI平台上对历史数据进行分析，识别出关键变量和季节性模式，然后通过数据增强或合成方法（如SMOTE、时间序列生成模型等）来模拟可能的9月数据分布，增加模型的泛化能力。
-
A/B测试与在线实验：利用阿里云的实时计算Flink或DataWorks等工具，可以在天猫系统内部实施A/B测试，将不同模型的预测结果应用于小规模的真实流量中，快速获得反馈并比较效果，这比仅依赖线上评测更能准确反映模型的实际表现。
-
模型解释性和可追溯性：通过阿里云的PAI-Explainable AI服务，可以提高模型的透明度，让参赛者更好地理解模型在不同数据分布下的决策逻辑，从而有针对性地优化算法，避免过度拟合特定数据集。
-
数据安全与隐私保护：关于公开800个用户的真实结果作为测试样本，确实需要谨慎考虑数据隐私和合规性。阿里云提供了多种数据脱敏和隐私保护解决方案，确保在分享数据用于研究或验证时，个人隐私得到保护。
综上所述，通过合理利用阿里云的机器学习和大数据处理能力，可以有效提升比赛的公平性、效率及参与者的体验，同时保障数据的安全与合规。
