Vilciena kavēšanās prognozēšana - Grūtības pakāpe: EASY

Uzdevuma apraksts

🚆 Vilciena kavēšanās prognozēšana ⏱️

🇷🇴 Konteksts 🚃

Valsts dzelzceļa kompānija vēlas prognozēt vilciena kavēšanos (minūtēs, vesels skaitlis) ierašanās brīdī gala stacijā. Šim nolūkam jums tiek piedāvāts datu kopums ar detalizētu informāciju par pēdējā gada reisiem.

Katram reisam mēs zinām šādas īpašības:

Nosaukums	Tips	Apraksts
`SampleID`	int	Unikāls parauga identifikators
`departure_time`	string (HH:MM)	Vilciena atiešanas laiks
`distance_km`	float	Maršruta kopējais attālums
`avg_speed_kmh`	float	Faktiskā vidējā pārvietošanās ātrums
`num_stops`	int	Starppieturvietu skaits
`weather`	kategorija	Laikapstākļi: `sunny`, `rain`, `snow`, `fog`
`weekday`	kategorija	Nedēļas diena
`special_events`	0/1	Īpaši notikumi uz maršruta
`num_cars`	int	Vagonu skaits
`ticket_price`	float	Biļetes cena
`comfort_class`	kategorija	`standard`, `intermediate`, `premium`
`delay_minutes`	int	Mērķa mainīgais – vilciena kavēšanās minūtēs

Informācija delay_minutes ir pieejama tikai apmācības kopumā (train.csv).

🎯 Problēmas mērķis ⏱️

Jums jāapmāca modelis, kas spēj prognozēt delay_minutes balstoties uz pārējām īpašībām.

📝 Iesnieguma formāts

Jums jāaugšupielādē csv fails (submission.csv) ar šādu formātu:

Python
1SampleID,delay_minutes20,1231,342,15

kur:

SampleID jāsakrīt ar vērtībām no test.csv
delay_minutes ir jūsu modeļa prognoze, noapaļota līdz veselam skaitlim

📊 Novērtēšana

Novērtēšana tiks veikta, izmantojot MAE (Mean Absolute Error):

$MAE$

Galīgais punktu skaits tiek aprēķināts balstoties uz iegūto MAE rezultātu, izmantojot šādus noteikumus:

MAE ≤ 5 → 100 punkti
MAE ≥ 20 → 0 punkti
Starpa vērtībām tiek piešķirts proporcionāls punktu skaits starp 0 un 100.

Faili

Lejupielādēt uzdevuma failus

Iesūtīt risinājumu

Augšupielādējiet rezultātu failu manuāli. Varat pievienot arī pirmkodu.Kopā ne vairāk kā 100 MB

Iesūtīšanas fails

Noklikšķiniet, lai augšupielādētu vai velciet un nometiet

CSV, ZIP utt. (MAKS. 100MB)

Pirmkoda fails (neobligāts)

Noklikšķiniet, lai augšupielādētu vai velciet un nometiet

Arhīvs, piezīmju grāmatiņa vai koda fails

Ierakstieties, lai augšupielādētu iesūtīšanu.

VAI

Strādājiet un iesniedziet no Google Colab

Atveriet šim uzdevumam sagatavotu piezīmju grāmatu. Pirmā šūna savieno uzdevumu un lejupielādē pieejamos datus; kad esat gatavs, iesniedziet failus vērtēšanai tieši no piezīmju grāmatas.

No Google Colab iesniegtie darbi izmanto to pašu vērtētāju un ierobežojumus. Sekojiet rezultātam sadaļā Manas iesūtīšanas.

MLCompete var piekļūt tikai piezīmju grāmatai, ko tas izveido jūsu Google Drive, nevis citiem failiem.

Neatveras? Izmantojiet pagaidu kodu

Izveidojiet kodu šeit, atveriet publisko piezīmju grāmatu un ievadiet to, kad pirmā šūna to pieprasa.

Lai ģenerētu darbvietas kodu, vispirms pierakstieties MLCompete.

Atvērt publisko piezīmju grāmatu Google Colab

Ielīmējiet darbvietas kodu tikai tad, kad piezīmju grāmata to pieprasa. Nekad nekopīgojiet to ar citiem.