Napoved zamude vlaka - Težavnost: EASY

Opis naloge

🚆 Napoved zamude vlaka ⏱️

🇷🇴 Kontekst 🚃

Nacionalna železniška družba želi napovedati zamudo vlaka (v minutah, celo število) ob prihodu na končno postajo. Za ta namen vam je na voljo nabor podatkov s podrobnostmi o vožnjah iz zadnjega leta.

Za vsako vožnjo poznamo naslednje značilnosti:

Ime	Tip	Opis
`SampleID`	int	Edinstveni identifikator vzorca
`departure_time`	string (HH:MM)	Čas odhoda vlaka
`distance_km`	float	Skupna razdalja proge
`avg_speed_kmh`	float	Povprečna dejanska hitrost vožnje
`num_stops`	int	Število vmesnih postankov
`weather`	kategorija	Vremenske razmere: `sunny`, `rain`, `snow`, `fog`
`weekday`	kategorija	Dan v tednu
`special_events`	0/1	Izjemni dogodki na progi
`num_cars`	int	Število vagonov
`ticket_price`	float	Cena vozovnice
`comfort_class`	kategorija	`standard`, `intermediate`, `premium`
`delay_minutes`	int	Ciljna spremenljivka – zamuda vlaka v minutah

Informacija delay_minutes je na voljo samo v učnem naboru (train.csv).

🎯 Cilj problema ⏱️

Usposobiti morate model, ki je sposoben napovedati delay_minutes na podlagi ostalih značilnosti.

📝 Format oddaje

Naložiti morate csv datoteko (submission.csv) z naslednjim formatom:

Python
1SampleID,delay_minutes20,1231,342,15

kjer:

SampleID se mora ujemati z vrednostmi iz test.csv
delay_minutes je napoved vašega modela, zaokrožena na celo število

📊 Vrednotenje

Vrednotenje se bo izvajalo z uporabo MAE (Mean Absolute Error):

$MAE$

Končni rezultat se izračuna na podlagi doseženega MAE rezultata z uporabo naslednjih pravil:

MAE ≤ 5 → 100 točk
MAE ≥ 20 → 0 točk
Za vmesne vrednosti se dodeljuje sorazmeren rezultat med 0 in 100.

Datoteke

Prenesi datoteke naloge

Oddaj rešitev

Ročno naložite datoteko z rezultati. Priložite lahko tudi izvorno kodo.Največ 100 MB skupaj

Datoteka oddaje

Kliknite za nalaganje ali povlecite in spustite

CSV, ZIP itd. (MAKS. 100MB)

Datoteka izvorne kode (neobvezno)

Kliknite za nalaganje ali povlecite in spustite

Arhiv, beležnica ali datoteka kode

Prijavite se za nalaganje oddaje.

ALI

Delajte in oddajte iz Google Colab

Odprite zvezek, pripravljen za to nalogo. Prva celica poveže nalogo in prenese razpoložljive podatke; ko končate, pošljite datoteke v ocenjevanje neposredno iz zvezka.

Oddaje iz Google Colab uporabljajo isti ocenjevalnik in iste omejitve. Rezultat spremljajte v razdelku Moje oddaje.

MLCompete lahko dostopa samo do zvezka, ki ga ustvari v vašem Google Drive, ne pa do drugih datotek.

Se ne odpre? Uporabite začasno kodo

Tukaj ustvarite kodo, odprite javni zvezek in jo vnesite, ko jo zahteva prva celica.

Za ustvarjanje kode delovnega prostora se najprej prijavite v MLCompete.

Odpri javni zvezek v Google Colab

Kodo delovnega prostora prilepite šele, ko jo zvezek zahteva. Nikoli je ne delite z drugimi.