جارٍ التحميل...
الصعوبة
أفضل نتيجة لك
غير متوفر
تريد شركة السكك الحديدية الوطنية التنبؤ بـ تأخير القطار (بالدقائق، رقم صحيح) عند الوصول إلى المحطة النهائية. لهذا الغرض، يُقدم لكم مجموعة بيانات تحتوي على تفاصيل الرحلات من العام الماضي.
لكل رحلة نعرف الخصائص التالية:
| الاسم | النوع | الوصف |
|---|---|---|
SampleID | int | معرف فريد للعينة |
departure_time | string (HH:MM) | وقت مغادرة القطار |
distance_km | float | المسافة الإجمالية للمسار |
avg_speed_kmh | float | السرعة المتوسطة الفعلية للحركة |
num_stops | int | عدد المحطات الوسطية |
weather | فئة | الأحوال الجوية: sunny، rain، snow، fog |
weekday | فئة | يوم الأسبوع |
special_events | 0/1 | أحداث استثنائية على المسار |
num_cars | int | عدد العربات |
ticket_price | float | سعر التذكرة |
comfort_class | فئة | standard، intermediate، premium |
delay_minutes | int | المتغير المستهدف – تأخير القطار بالدقائق |
معلومة delay_minutes متوفرة فقط في مجموعة التدريب (train.csv).
يجب أن تدربوا نموذجاً قادراً على التنبؤ بـ delay_minutes بناءً على الخصائص الأخرى.
يجب أن تحملوا ملف csv (submission.csv) بالتنسيق التالي:
SampleID,delay_minutes0,121,32,15حيث:
SampleID يجب أن يتطابق مع القيم من test.csvdelay_minutes هو تنبؤ نموذجكم، مقرب إلى عدد صحيحسيتم التقييم باستخدام MAE (Mean Absolute Error):
يتم حساب النتيجة النهائية بناءً على نتيجة MAE المحصل عليها باستخدام القواعد التالية: