問題：リモートセンシング画像とユーザー行動に基づく都市区域機能分類

予選段階で5万件のサンプルを提供します。各サンプルは1つの都市機能区域に対応し、各区域には高解像度のリモートセンシング画像1枚と匿名化されたユーザーの訪問記録1部が提供されます。

訓練セット
train_image.tar.gz 40000枚のリモートセンシング画像が含まれ、各画像のピクセルは100*100、解像度は1mです。ファイル名の形式は： AreaID_CategoryID.jpg です。 例えば000001_001.jpgは、この画像が区域000001のリモートセンシング画像で、この区域の機能カテゴリーは居住区であることを示します。
train_visit.tar.gz 40000個のファイルが含まれ、各ファイルは1つの区域のユーザーの訪問記録を記録しています。ファイル名の形式は： AreaID_CategoryID.txt です。例えば000001_001.txtは、このファイルが区域000001のユーザーの訪問行動を記録しており、この区域の機能カテゴリーは居住区であることを示します。ファイル形式は：
USERID \t day_a&hour_x|hour_y|..., day_b&hour_x|hour_z|...
例えば：aff296a485010219 \t 20190129&21|22,20190218&19|20|21 は、ユーザーaff296a485010219が2019年01月29日の21時、22時、2019年02月18日の19時、20時、21時にこの区域を訪問したことを示します。

テストセット
test_image.tar.gz には10000枚のリモートセンシング画像が含まれ、各画像のピクセルは100*100、解像度は1mです。ファイル名の形式は： AreaID.jpg です。 例えば000001.jpgは、この画像が区域000001のリモートセンシング画像であることを示します。
test_visit.tar.gz には10000個のファイルが含まれ、各ファイルは1つの区域のユーザーの訪問記録を記録しています。ファイル名の形式は： AreaID.txt です。例えば000001.txtは、このファイルが区域000001のユーザーの訪問行動を記録していることを示します。データ形式はtrain_visit.tar.gzと同じです。

選手が提出するデータ(result_data)
選手はテストセット内の各区域の機能を分類する必要があり、提供するファイル形式は：
AreaID \t CategoryID