BattlePredict

KRAFTON AI R&D Hackathon · Round 2 · Problem 2 · 4 Hours · Spring 2026

Ten players compete in battle royale matches over 50 days. Each day has 50 matches. Each match has 5 participants drawn from the 10 players. In each match, participants fight in a gauntlet — a sequence of 1v1 duels — until only one remains.

Predict the total number of kills per player in days 22–50.
Submit exactly 10 numbers.

How a Match Works

Each match has 5 participants (a subset of the 10 players) arranged in a gauntlet order.

  1. The first two players fight. One wins, one is eliminated.
  2. The survivor fights the third player.
  3. The survivor fights the fourth player.
  4. The survivor fights the fifth player. The final survivor wins.

Each duel produces exactly one kill. Every match has exactly 4 kills.

Worked Example

Gauntlet: 3 7 2 9 0 Duel 1: 3 vs 7 → 7 wins → 7>3
Duel 2: 7 vs 2 → 7 wins → 7>2
Duel 3: 7 vs 9 → 9 wins → 9>7
Duel 4: 9 vs 0 → 0 wins → 0>9

Kill events: 7>3 7>2 9>7 0>9
Reading kill events A>B means A killed B.

From 7>3 7>2 9>7 0>9:
• Player 7 killed players 3 and 2
• Player 9 killed player 7
• Player 0 killed player 9

Only the 5 participants can appear in kill events.

Dataset

The dataset round2_p2_data.csv has three columns:

ColumnDescription
dayDay number (1–50), or ? if hidden
match_in_dayMatch index within the day (1–50)
eventsKill events or gauntlet order

The 2500 rows are organized as follows:

RowsDayEvents
1–501Kill events
51–500? (9 blocks of 50)Kill events
501–55011Kill events
551–1000? (9 blocks of 50)Kill events
1001–105021Kill events
1051–250022–50Gauntlet order only

The ? rows contain day-blocks. Each block is 50 matches from a single day between day 2–10 or day 12–20. The day label is hidden, but within each block the 50 matches are in their original order.

day,match_in_day,events
1,1,1>3 1>2 1>4 0>1
1,2,0>4 0>2 1>0 1>3
…
?,1,2>4 2>3 0>2 0>1            ← day hidden
?,2,1>4 2>1 0>2 0>3
…
11,1,0>4 0>1 0>3 0>2
…
?,1,4>0 4>1 4>3 4>2            ← day hidden
…
21,1,0>3 0>2 0>4 1>0
…
22,1,1 4 0 2 3                 ← gauntlet order only
22,2,0 3 2 4 1
…
Note. Some values are missing in the dataset. This is intentional. Not all players appear in every match.

Task

For each of the 10 players, predict their total number of kills across days 22–50 (1450 matches).

The gauntlet orders for the test matches are given, so you know which 5 players participate in each match. You just need to predict the outcomes.

Evaluation

There are 1450 test matches × 4 kills = 5800 total kills. Both predicted and true kills sum to 5800, so the maximum Sum AE is 11600.

Score = (1 / 11600) × Σi=09 | k̂i − ki |

A score of 0 is perfect; 1 is worst-case. Lower is better.

Submission Format

Submit exactly 10 numbers via the provided Google Form: the predicted total kills for each player (user_0 through user_9) across days 22–50. Integer or float values accepted.

Also submit a single short PDF file approach.pdf (max 2 pages) explaining your approach.

BattlePredict · KRAFTON AI R&D Hackathon · Round 2, Problem 2

BattlePredict

KRAFTON AI R&D Hackathon · Round 2 · Problem 2 · 4 Hours · Spring 2026

10명의 플레이어가 50일에 걸쳐 배틀로얄 매치를 합니다. 매일 50경기가 진행됩니다. 각 매치에는 10명 중 5명이 참가합니다. 각 매치에서 참가자들은 건틀릿 — 1대1 결투의 연속 — 을 통해 마지막 한 명이 남을 때까지 싸웁니다.

22–50일차의 각 플레이어 총 킬 수를 예측하세요.
정확히 10개의 숫자를 제출합니다.

매치 진행 방식

각 매치에는 10명 중 5명이 건틀릿 순서로 참가합니다.

  1. 처음 두 플레이어가 싸웁니다. 한 명이 이기고, 한 명이 탈락합니다.
  2. 생존자가 세 번째 플레이어와 싸웁니다.
  3. 생존자가 네 번째 플레이어와 싸웁니다.
  4. 생존자가 다섯 번째 플레이어와 싸웁니다. 최종 생존자가 승리합니다.

각 결투는 정확히 하나의 킬을 생성합니다. 매 매치마다 정확히 4킬이 발생합니다.

계산 예시

건틀릿: 3 7 2 9 0 결투 1: 3 vs 7 → 7 승리 → 7>3
결투 2: 7 vs 2 → 7 승리 → 7>2
결투 3: 7 vs 9 → 9 승리 → 9>7
결투 4: 9 vs 0 → 0 승리 → 0>9

킬 이벤트: 7>3 7>2 9>7 0>9
킬 이벤트 읽기 A>B는 A가 B를 처치했다는 의미입니다.

7>3 7>2 9>7 0>9로부터:
• 플레이어 7이 플레이어 3과 2를 처치
• 플레이어 9가 플레이어 7을 처치
• 플레이어 0이 플레이어 9를 처치

5명의 참가자만 킬 이벤트에 등장합니다.

데이터셋

데이터셋 round2_p2_data.csv에는 세 개의 열이 있습니다:

열설명
day일차 (1–50), 숨겨진 경우 ?
match_in_day해당 일차 내 매치 번호 (1–50)
events킬 이벤트 또는 건틀릿 순서

2500개의 행은 다음과 같이 구성됩니다:

행일차이벤트
1–501킬 이벤트
51–500? (9개 블록, 각 50경기)킬 이벤트
501–55011킬 이벤트
551–1000? (9개 블록, 각 50경기)킬 이벤트
1001–105021킬 이벤트
1051–250022–50건틀릿 순서만

? 행은 일별 블록입니다. 각 블록은 2–10일차 또는 12–20일차의 하루에 해당하는 50경기입니다. 일차 라벨은 숨겨져 있지만 각 블록 내에서 50경기는 원래 순서대로 정렬되어 있습니다.

day,match_in_day,events
1,1,1>3 1>2 1>4 0>1
1,2,0>4 0>2 1>0 1>3
…
?,1,2>4 2>3 0>2 0>1            ← 일차 숨김
?,2,1>4 2>1 0>2 0>3
…
11,1,0>4 0>1 0>3 0>2
…
?,1,4>0 4>1 4>3 4>2            ← 일차 숨김
…
21,1,0>3 0>2 0>4 1>0
…
22,1,1 4 0 2 3                 ← 건틀릿 순서만
22,2,0 3 2 4 1
…
참고. 데이터셋에 일부 값이 누락되어 있습니다. 이는 의도된 것입니다. 모든 플레이어가 매 경기에 참가하는 것은 아닙니다.

과제

10명의 플레이어 각각에 대해 22–50일차(1450경기)에서의 총 킬 수를 예측하세요.

테스트 매치의 건틀릿 순서가 주어지므로, 각 경기에 어떤 5명이 참가하는지 알 수 있습니다. 결과만 예측하면 됩니다.

평가

1450개 테스트 매치 × 4킬 = 총 5800킬. 예측값과 실제값 모두 합이 5800이므로, 최대 Sum AE는 11600입니다.

Score = (1 / 11600) × Σi=09 | k̂i − ki |

점수 0은 완벽한 예측, 1은 최악의 오차. 낮을수록 좋습니다.

제출 형식

제공된 Google Form을 통해 정확히 10개의 숫자를 제출하세요: 22–50일차에서 각 플레이어(user_0부터 user_9)의 예측 총 킬 수. 정수 또는 실수 값 허용.

접근 방식을 설명하는 짧은 PDF 파일 approach.pdf(최대 2페이지)도 함께 제출하세요.

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