Зареждане...
Трудност
Твоят най-добър резултат
Н/Д
Националната железопътна компания желае да прогнозира закъснението на влак (в минути, цяло число) в момента на пристигане в крайната гара. За тази цел ви се предоставя набор от данни с подробности за курсовете от последната година.
За всеки курс знаем следните характеристики:
| Име | Тип | Описание |
|---|---|---|
SampleID | int | Уникален идентификатор на образеца |
departure_time | string (HH:MM) | Час на заминаване на влака |
distance_km | float | Общо разстояние на маршрута |
avg_speed_kmh | float | Реална средна скорост на движение |
num_stops | int | Брой междинни спирки |
weather | категория | Метеорологични условия: sunny, rain, snow, fog |
weekday | категория | Ден от седмицата |
special_events | 0/1 | Изключителни събития по маршрута |
num_cars | int | Брой вагони |
ticket_price | float | Цена на билета |
comfort_class | категория | standard, intermediate, premium |
delay_minutes | int | Целева променлива – закъснение на влака в минути |
Информацията delay_minutes е достъпна само в обучителния набор (train.csv).
Трябва да обучите модел, способен да прогнозира delay_minutes на базата на останалите характеристики.
Трябва да качите csv файл (submission.csv) със следния формат:
SampleID,delay_minutes0,121,32,15където:
SampleID трябва да съвпада със стойностите от test.csvdelay_minutes е прогнозата на вашия модел, закръглена до цяло числоОценяването ще се извърши използвайки MAE (Mean Absolute Error):
Финалният резултат се изчислява на базата на получения MAE резултат, използвайки следните правила: