Зареждане...
Трудност
Твоят най-добър резултат
Н/Д
Федералната авиационна администрация желае да разработи система, способна да прогнозира закъснението на полет (в минути) при пристигане, въз основа на историческа информация за авиокомпании, летища и оперативни условия.
За тази цел ви се предоставя набор от данни, агрегирани на ниво:
(година, месец, авиокомпания, летище).
| Име | Описание |
|---|---|
sample_id | Уникален ID на образеца (напр.: 0194048) |
year | Година на отчитане |
month | Месец на отчитане |
carrier | Код на авиокомпанията |
carrier_name | Пълно име на авиокомпанията |
airport | Код на летището (IATA) |
airport_name | Име на летището |
arr_flights | Общ брой полети, които са пристигнали |
arr_del15 | Брой пристигания със закъснение >15 минути |
carrier_ct | Закъснения, приписани на оператора |
weather_ct | Закъснения, причинени от метеорологични условия |
nas_ct | Закъснения, причинени от националната система (NAS) |
security_ct | Закъснения от сигурност |
late_aircraft_ct | Закъснения, причинени от самолети, пристигнали късно |
arr_cancelled | Отменени полети |
arr_diverted | Пренасочени полети |
delay | Целева променлива — общото закъснение при пристигане (минути, налично само в train.csv) |
Забележка: Във файла
test.csvколонатаdelayотсъства и трябва да бъде прогнозирана.
Обучете модел, който прогнозира delay (в минути) използвайки горните характеристики.
Крайният резултат ще бъде предаден под формата на файл submission.csv.
Файлът трябва да бъде:
sample_id,delay0194048,1320194049,00194050,215където:
sample_id трябва да съвпада със стойностите от test.csvdelay представлява цяло число, прогнозата на моделаОценяването се прави използвайки MAE (Mean Absolute Error):
Успех и гладък полет! ✨