Жүктелуде...
Қиындық
Сіздің үздік нәтижеңіз
Жоқ
Федералды Авиация Әкімшілігі тарихи мәліметтер негізінде авиакомпаниялар, әуежайлар және операциялық жағдайлар туралы ақпаратты пайдалана отырып, ұшақтың келу кезіндегі кешігуін (минутпен) болжай алатын жүйе әзірлеуді қалайды.
Осы мақсат үшін сізге келесі деңгейде жинақталған деректер жиынтығы ұсынылады:
(жыл, ай, авиакомпания, әуежай).
| Атауы | Сипаттамасы |
|---|---|
sample_id | Үлгінің бірегей ID-сы (мысалы: 0194048) |
year | Есеп беру жылы |
month | Есеп беру айы |
carrier | Авиакомпанияның коды |
carrier_name | Авиакомпанияның толық атауы |
airport | Әуежайдың коды (IATA) |
airport_name | Әуежайдың атауы |
arr_flights | Келген ұшақтардың жалпы саны |
arr_del15 | 15 минуттан астам кешіккен келулер саны |
carrier_ct | Оператордың кінәсінен болған кешігулер |
weather_ct | Ауа райы жағдайларынан болған кешігулер |
nas_ct | Ұлттық жүйеден (NAS) болған кешігулер |
security_ct | Қауіпсіздік кешігулері |
late_aircraft_ct | Кеш келген ұшақтардан болған кешігулер |
arr_cancelled | Күшін жойған ұшақтар |
arr_diverted | Бағыт өзгерткен ұшақтар |
delay | Мақсатты айнымалы — келу кезіндегі жалпы кешігу (минут, тек train.csv файлында қолжетімді) |
Ескерту:
test.csvфайлындаdelayбағаны жоқ және оны болжау керек.
Жоғарыдағы сипаттамаларды пайдалана отырып, delay (минутпен) болжайтын модель дайындаңыз.
Соңғы нәтиже submission.csv файлы түрінде жіберіледі.
Файл келесі түрде болуы керек:
sample_id,delay0194048,1320194049,00194050,215мұндағы:
sample_id test.csv файлындағы мәндермен сәйкес келуі керекdelay бүтін сан болып табылады, модельдің болжамыБағалау MAE (Mean Absolute Error) арқылы жүзеге асырылады:
Сәттілік және жақсы ұшу! ✨