🚚 SmartCargo - Piegāžu optimizācija Rumānijā

Transporta uzņēmumam "SmartCargo România" ir nepieciešami inteliģenti risinājumi, lai uzlabotu piegādes laiku novērtējumus. Tu esi komandas jaunais datu zinātnes speciālists, un tava misija ir izveidot precīzus modeļus, kas prognozē piegādes laikus starp Rumānijas pilsētām.

🎯 Tavs galvenais mērķis

Tev jāanalizē vēsturiskie dati par braucieniem starp pilsētām un jāsaprot, kā faktori, piemēram, attālums, diennakts laiks, laikapstākļi, satiksme vai šofera pieredze ietekmē faktisko piegādes ilgumu.

Tavs mērķis ir izveidot mašīnmācīšanās modeli, kas spēj prognozēt paredzamo laiku jauniem braucieniem.

---

📦 Transporta dati

Katra rinda failos train_data.csv un test_data.csv attēlo piegādi starp divām Rumānijas pilsētām.

Katra piegāde satur šādas detaļas:

Kolonna	Apraksts
ID	Unikāls brauciena identifikators
City A	Izbraukšanas pilsēta (kā teksts)
City B	Galamērķa pilsēta (kā teksts)
Distance	Faktiskais attālums starp pilsētām (kilometros)
Time of Day	Dienas laiks, izteikts minūtēs no pusnakts, kad sākas brauciens (0 - 1439)
Weather	Laikapstākļi brauciena laikā (Clear, Rain, Snow, Fog)
Traffic	Satiksmes līmenis skaitliskā skalā (0.0 - 1000.0), maksimums nozīmē visaizņemtāko
Road Quality	Ceļa kvalitāte skaitliskā skalā (1 - 1000), maksimums nozīmē viskvalitatīvāko
Driver Experience	Šofera pieredzes līmenis (1 - 40 gadi)
deliver_time	Tikai train_data.csv: faktiskais piegādes laiks minūtēs

---

🎯 Tava misija

Operacionālais vadītājs tev ir devis šādus divus būtiskos uzdevumus "SmartCargo" darbību uzlabošanai.

Datu kopa prognozēšanai (test_data.csv) satur paraugus ar tādām pašām īpašībām kā apmācības kopa, bet bez kolonnas predicted_time.

Jūsu modelis ģenerēs prognozes šiem paraugiem.

Apakšuzdevumi

• Uzdevums 1 (20p): Bârlad situācija: svarīgs klients no Bârlad ir ziņojis par biežām kavēšanām braucienos miglas apstākļos. Vadītājs vēlas uzzināt, cik daudz braucienu izbrauc no Bârlad un miglas laikā (Fog) prognozēšanas datu kopā. Atrodiet un ziņojiet par šo braucienu skaitu.
• Uzdevums 2: Laiku novērtēšana nezināmiem braucieniem: Vadītājam ir saraksts ar jauniem braucieniem, kuriem viņš nezina pārvietošanās laikus. Tev jāizmanto vēsturiskie dati (no apmācības kopas), lai apmācītu prognozēšanas modeļus un pēc tam novērtētu piegādes laikus visiem braucieniem no prognozēšanas datu kopas.

Izvades formāts

CSV fails output.csv, kas iekļauj šādas 3 kolonnas:

• subtaskID - attēlo apakšuzdevuma numuru (1, 2)
• datapointID - kas attiecas uz kolonnu ID no test_data.csv
• answer - atbilde, kas atbilst datu punktam attiecīgajam apakšuzdevumam

Piezīme: 1. apakšuzdevumam, kurā tiek prasīta viena atbilde visai datu kopai, parādiet vienu rindu, kuras datapointID ir 1.

Iesūtiet vienu csv, kas satur atbildes visiem apakšuzdevumiem, kurus esat atrisinājuši. Lai redzētu piemēru, lejupielādējiet failu sample_output.csv (Piezīme: šis, lai gan pareizā formātā, iegūst 0 punktus iesūtīšanā).

Vērtējums

Apakšuzdevumu vērtējumi tiks aprēķināti šādi:

• 1. apakšuzdevums: vesela skaitļa atbilde, saņemat 20 punktus tikai tad, ja tā ir pareiza.
• 2. apakšuzdevums: atkarībā no jūsu modeļa veiktspējas, izmantojot MAE (Mean Absolute Error) metriku testēšanas datu kopā. Precīzu vērtējuma aprēķināšanas veidu, balstoties uz MAE, varat atrast Starter Kit.

👉 📦 Lejupielādēt Starter Kit OJIA 2025