🚚 SmartCargo - Pristatymų optimizavimas Rumunijoje

Transporto kompanija „SmartCargo România" reikia išmaniųjų sprendimų, kad pagerintų pristatymo trukmės įvertinimus. Tu esi naujas komandos duomenų mokslo specialistas, o tavo misija – sukurti tikslius modelius, kurie prognozuotų pristatymo laikus tarp Rumunijos miestų.

🎯 Tavo pagrindinis tikslas

Turi išanalizuoti istorinius duomenis apie reisus tarp miestų ir suprasti, kaip tokie veiksniai kaip atstumas, dienos laikas, oras, eismas ar vairuotojo patirtis daro poveikį faktinei pristatymo trukmei.

Tavo tikslas – sukurti mašininio mokymosi modelį, gebantį prognozuoti numatomą laiką naujiems reisams.

---

📦 Transporto duomenys

Kiekviena eilutė iš failų train_data.csv ir test_data.csv atstovauja pristatymą tarp dviejų Rumunijos miestų.

Kiekvienas pristatymas turi šias detales:

Stulpelis	Aprašymas
ID	Unikalus reiso identifikatorius
City A	Išvykimo miestas (kaip tekstas)
City B	Paskirties miestas (kaip tekstas)
Distance	Tikras atstumas tarp miestų (kilometrais)
Time of Day	Dienos metas, išreikštas minutėmis nuo vidurnakčio, kada išvyksta reisas (0 - 1439)
Weather	Oras reiso metu (Clear, Rain, Snow, Fog)
Traffic	Eismo lygis skaitine skale (0.0 - 1000.0), maksimumas reiškia labiausiai perkrautą
Road Quality	Kelio kokybė skaitine skale (1 - 1000), maksimumas reiškia aukščiausią kokybę
Driver Experience	Vairuotojo patirties lygis (1 - 40 metų)
deliver_time	Tik train_data.csv: tikras pristatymo laikas minutėmis

---

🎯 Tavo misija

Operacijų vadybininkas davė tau šias dvi esminės užduotis „SmartCargo" veiklos gerinimui.

Prognozių duomenų rinkinys (test_data.csv) turi pavyzdžius su tomis pačiomis charakteristikomis kaip mokymo rinkinys, bet be stulpelio predicted_time.

Jūsų modelis generuos prognozes šiems pavyzdžiams.

Použduočiai

• Užduotis 1 (20t): Bârlad situacija: svarbus klientas iš Bârlad pranešė apie dažnus vėlavimus reisuose rūko sąlygomis. Vadybininkas nori sužinoti, kiek reisų išvyksta iš Bârlad ir rūko (Fog) orų metu prognozių duomenų rinkinyje. Rask ir pranešk šių reisų skaičių.
• Užduotis 2: Laikų įvertinimas nežinomiems reisams: Vadybininkas turi naujų reisų sąrašą, kuriems nežino kelionės laikų. Turi naudoti istorinius duomenis (iš mokymo rinkinio) modelių mokymui ir tada įvertinti pristatymo laikus visiems reisams iš prognozių duomenų rinkinio.

Išvesties formatas

CSV failas output.csv, kuris turi šiuos 3 stulpelius:

• subtaskID - atstovauja použduočio numerį (1, 2)
• datapointID - kuris nurodo stulpelį ID iš test_data.csv
• answer - atitinkamas atsakymas duomenų taškui tam použduočiui

Pastaba: Použduočiui 1, kuriam reikia vieno atsakymo visam duomenų rinkiniui, parodykite vieną eilutę, kurios datapointID būtų 1.

Pateikite vieną csv, kuris turėtų atsakymus visiems použduočiams, kuriuos išsprendėte. Pavyzdžiui atsisiųskite failą sample_output.csv (Pastaba: šis, nors tinkamo formato, gauna 0 taškų pateikime).

Įvertinimas

Použduočių įvertinimai bus skaičiuojami taip:

• Použduotis 1: sveikasis atsakymas, gausite 20 taškų tik jei teisingas.
• Použduotis 2: priklausomai nuo jūsų modelio našumo, naudojant MAE (vidutinė absoliuti paklaida) metriką testavimo duomenų rinkinyje. Tikslų įvertinimo skaičiavimo būdą pagal MAE galite rasti Starter Kit.

👉 📦 Atsisiųsti Starter Kit OJIA 2025