Lennu hilinemise ennustamine - Raskusaste: MEDIUM

Ülesande kirjeldus

✈️ Lennu hilinemise ennustamine 🕒

🇪🇪 Kontekst

Föderaalne Lennuamet soovib arendada süsteemi, mis suudab ennustada lennu hilinemist (minutites) saabumise ajal, tuginedes ajaloolistele andmetele lennufirmade, lennujaamade ja operatsiooniliste tingimuste kohta.

Selleks eesmärgiks pakutakse teile andmestikku, mis on agregeeritud tasandil:
(aasta, kuu, lennufirma, lennujaam).

📦 Saadaolevad tunnused

Nimi	Kirjeldus
`sample_id`	Valimi unikaalne ID (nt: `0194048`)
`year`	Aruandlusaasta
`month`	Aruandluskuu
`carrier`	Lennufirma kood
`carrier_name`	Lennufirma täielik nimi
`airport`	Lennujaama kood (IATA)
`airport_name`	Lennujaama nimi
`arr_flights`	Saabunud lendude koguarv
`arr_del15`	Saabumiste arv hilinemisega >15 minutit
`carrier_ct`	Operaatorile omistatud hilinemised
`weather_ct`	Ilmastikutingimuste põhjustatud hilinemised
`nas_ct`	Riikliku süsteemi (NAS) põhjustatud hilinemised
`security_ct`	Turvalisuse hilinemised
`late_aircraft_ct`	Hilja saabunud õhusõidukite põhjustatud hilinemised
`arr_cancelled`	Tühistatud lennud
`arr_diverted`	Ümbersuunatud lennud
`delay`	Sihtvariabel — kogu saabumise hilinemisaeg (minutid, saadaval ainult `train.csv`-s)

Märkus: Failis test.csv puudub veerg delay ja see tuleb ennustada.

🎯 Probleemi eesmärk

Treenige mudel, mis ennustab delay (minutites) kasutades ülaltoodud tunnuseid.

Lõplik tulemus tuleb esitada faili submission.csv kujul.

📝 Esituse formaat

Fail peab olema:

Python
1sample_id,delay20194048,13230194049,040194050,215

kus:

sample_id peab ühtima väärtustega failist test.csv
delay esindab täisarvu, mudeli ennustust

📊 Hindamine

Hindamine toimub kasutades MAE (Mean Absolute Error):

$MAE$

🏆 Lõplik skoor

MAE ≤ 400 → 100 punkti
MAE ≥ 600 → 0 punkti
Vahepealsete väärtuste puhul antakse proportsionaalne punktisumma 0 ja 100 vahel.

🔎 Märkused

Teil on vabadus kasutada mis tahes ML-tehnikat.
Eeltöötlus, kodeerimine ja tunnuste inseneeria on lubatud.

Edu ja sujuvat lendu! ✨

Failid

Laadi ülesande failid alla

Esita lahendus

Laadige tulemusfail käsitsi üles. Soovi korral võite lisada lähtekoodi.Kokku kuni 100 MB

Esituse fail

Klõpsa üleslaadimiseks või lohista ja aseta

CSV, ZIP jne (MAX. 100MB)

Lähtekoodi fail (valikuline)

Klõpsa üleslaadimiseks või lohista ja aseta

Arhiiv, märkmik või koodifail

Logi sisse esituse üleslaadimiseks.

VÕI

Töötage ja esitage Google Colabis

Avage selle ülesande jaoks ettevalmistatud märkmik. Esimene lahter ühendab ülesande ja laadib alla saadaolevad andmed. Kui olete valmis, saatke failid märkmikust hindamisele.

Colabist tehtud esitused kasutavad sama hindamissüsteemi ja samu piiranguid. Tulemust saate jälgida jaotises Minu esitused.

MLCompete pääseb juurde ainult teie Google Drive’i loodud märkmikule, mitte teistele failidele.

Ei avane? Kasutage ajutist koodi

Looge kood siin, avage avalik märkmik ja sisestage see, kui esimene lahter seda küsib.

Tööruumi koodi loomiseks logi esmalt MLCompete'i sisse.

Ava avalik märkmik Colabis

Kleebi tööruumi kood alles siis, kui märkmik seda küsib. Ära jaga seda kunagi kellegi teisega.