Predicția întârzierii unui tren
Autor: Mihai Nan
Lako
Vaš najbolji rezultat: N/D
Opis zadatka
🚆 Predicția întârzierii unui tren ⏱️
🇷🇴 Context 🚃
Compania națională de căi ferate dorește să prezică întârzierea unui tren (în minute, număr întreg) în momentul sosirii în stația finală. Pentru acest scop, vi se oferă un set de date cu detalii despre cursele din ultimul an.
Pentru fiecare cursă cunoaștem următoarele caracteristici:
| Nume | Tip | Descriere |
|---|---|---|
SampleID | int | Identificator unic al eșantionului |
departure_time | string (HH:MM) | Ora plecării trenului |
distance_km | float | Distanța totală a traseului |
avg_speed_kmh | float | Viteza medie reală de deplasare |
num_stops | int | Numărul de opriri intermediare |
weather | categorie | Condiții meteo: sunny, rain, snow, fog |
weekday | categorie | Ziua săptămânii |
special_events | 0/1 | Evenimente excepționale pe traseu |
num_cars | int | Numărul de vagoane |
ticket_price | float | Prețul biletului |
comfort_class | categorie | standard, intermediate, premium |
delay_minutes | int | Variabila țintă – întârzierea trenului în minute |
Informația delay_minutes este disponibilă doar în setul de antrenare (train.csv).
🎯 Scopul problemei ⏱️
Trebuie să antrenați un model de capabil să prezică delay_minutes pe baza celorlalte caracteristici.
📝 Formatul submisiei
Trebuie să încărcați un fișier csv (submission.csv) cu următorul format:
SampleID,delay_minutes
0,12
1,3
2,15
unde:
SampleIDtrebuie să coincidă cu valorile dintest.csvdelay_minuteseste predicția modelului vostru, rotunjită la întreg
📊 Evaluare
Evaluarea se va face folosind MAE (Mean Absolute Error):
Punctajul final este calculat pe baza scorului MAE obținut folosind următoarele reguli:
- MAE ≤ 5 → 100 puncte
- MAE ≥ 20 → 0 puncte
- Pentru valorile intermediare se acordă punctaj proporțional între 0 și 100.