Vonat késésének előrejelzése

Vonat késésének előrejelzése - Nehézség: EASY

Feladat leírása

🚆 Vonat késésének előrejelzése ⏱️

🇷🇴 Kontextus 🚃

A nemzeti vasúttársaság szeretné előre jelezni egy vonat késését (percekben, egész szám) a végállomásra való érkezéskor. Erre a célra rendelkezésére áll egy adathalmaz az elmúlt év járatainak részleteivel.

Minden járatról a következő jellemzőket ismerjük:

Név	Típus	Leírás
`SampleID`	int	A minta egyedi azonosítója
`departure_time`	string (HH:MM)	A vonat indulási ideje
`distance_km`	float	Az útvonal teljes távolsága
`avg_speed_kmh`	float	A tényleges átlagos utazási sebesség
`num_stops`	int	A köztes megállók száma
`weather`	kategória	Időjárási viszonyok: `sunny`, `rain`, `snow`, `fog`
`weekday`	kategória	A hét napja
`special_events`	0/1	Kivételes események az útvonalon
`num_cars`	int	A kocsik száma
`ticket_price`	float	A jegy ára
`comfort_class`	kategória	`standard`, `intermediate`, `premium`
`delay_minutes`	int	Célváltozó – a vonat késése percekben

A delay_minutes információ csak a tanító halmazban (train.csv) érhető el.

🎯 A probléma célja ⏱️

Egy olyan modellt kell betanítania, amely képes előre jelezni a delay_minutes értékét a többi jellemző alapján.

📝 A beküldés formátuma

Egy csv fájlt (submission.csv) kell feltöltenie a következő formátumban:

Python
1SampleID,delay_minutes20,1231,342,15

ahol:

A SampleID értékeknek meg kell egyezniük a test.csv értékeivel
A delay_minutes a modellje előrejelzése, egészre kerekítve

📊 Értékelés

Az értékelés MAE (Mean Absolute Error) használatával történik:

$MAE$

A végső pontszám a MAE pontszám alapján kerül kiszámításra a következő szabályok szerint:

MAE ≤ 5 → 100 pont
MAE ≥ 20 → 0 pont
A köztes értékekre 0 és 100 között arányos pontszám jár.