Предсказание задержки поезда

Предсказание задержки поезда - Сложность: EASY

Описание задачи

🚆 Прогнозирование опоздания поезда ⏱️

🇷🇴 Контекст 🚃

Национальная железнодорожная компания хочет предсказать опоздание поезда (в минутах, целое число) в момент прибытия на конечную станцию. Для этой цели вам предоставляется набор данных с подробностями о рейсах за последний год.

Для каждого рейса мы знаем следующие характеристики:

Название	Тип	Описание
`SampleID`	int	Уникальный идентификатор образца
`departure_time`	string (HH:MM)	Время отправления поезда
`distance_km`	float	Общее расстояние маршрута
`avg_speed_kmh`	float	Реальная средняя скорость движения
`num_stops`	int	Количество промежуточных остановок
`weather`	категория	Погодные условия: `sunny`, `rain`, `snow`, `fog`
`weekday`	категория	День недели
`special_events`	0/1	Исключительные события на маршруте
`num_cars`	int	Количество вагонов
`ticket_price`	float	Цена билета
`comfort_class`	категория	`standard`, `intermediate`, `premium`
`delay_minutes`	int	Целевая переменная – опоздание поезда в минутах

Информация delay_minutes доступна только в обучающем наборе (train.csv).

🎯 Цель задачи ⏱️

Вам необходимо обучить модель, способную предсказать delay_minutes на основе остальных характеристик.

📝 Формат подачи

Необходимо загрузить csv файл (submission.csv) со следующим форматом:

Python
1SampleID,delay_minutes20,1231,342,15

где:

SampleID должен совпадать со значениями из test.csv
delay_minutes это предсказание вашей модели, округленное до целого

📊 Оценка

Оценка будет проводиться с использованием MAE (Mean Absolute Error):

$MAE$

Итоговый балл рассчитывается на основе полученного MAE с использованием следующих правил:

MAE ≤ 5 → 100 баллов
MAE ≥ 20 → 0 баллов
Для промежуточных значений начисляется пропорциональный балл между 0 и 100.

Файлы

Скачать файлы задачи

Отправить решение

Загрузите файл с результатами вручную. Также можно приложить исходный код.Не более 100 МБ в сумме

Файл решения

Нажмите для загрузки или перетащите файл

CSV, ZIP и др. (МАКС. 100МБ)

Файл исходного кода (необязательно)

Нажмите для загрузки или перетащите файл

Архив, блокнот или файл кода

Войдите, чтобы загрузить решение.

ИЛИ

Работайте и отправляйте решения из Google Colab

Откройте блокнот, подготовленный для этой задачи. Первая ячейка подключает задачу и загружает доступные данные; когда решение будет готово, отправьте файлы на проверку прямо из блокнота.

Решения из Colab используют тот же модуль проверки и те же лимиты. Следите за результатом в разделе «Мои решения».

MLCompete может получить доступ только к блокноту, который создаёт в вашем Google Drive, но не к другим файлам.

Не открывается? Используйте временный код

Создайте код здесь, откройте публичный блокнот и введите код, когда его запросит первая ячейка.

Сначала войдите в MLCompete, чтобы создать код рабочего пространства.

Открыть публичный блокнот в Colab

Вставьте код рабочего пространства только тогда, когда блокнот его запросит. Никому его не сообщайте.