Завантаження...
Складність
Ваш найкращий результат
Н/Д
Національна залізнична компанія хоче прогнозувати затримку поїзда (у хвилинах, ціле число) в момент прибуття на кінцеву станцію. Для цієї мети вам надається набір даних з деталями про рейси за останній рік.
Для кожного рейсу ми знаємо наступні характеристики:
| Назва | Тип | Опис |
|---|---|---|
SampleID | int | Унікальний ідентифікатор зразка |
departure_time | string (HH:MM) | Час відправлення поїзда |
distance_km | float | Загальна відстань маршруту |
avg_speed_kmh | float | Реальна середня швидкість руху |
num_stops | int | Кількість проміжних зупинок |
weather | категорія | Погодні умови: sunny, rain, snow, fog |
weekday | категорія | День тижня |
special_events | 0/1 | Виняткові події на маршруті |
num_cars | int | Кількість вагонів |
ticket_price | float | Ціна квитка |
comfort_class | категорія | standard, intermediate, premium |
delay_minutes | int | Цільова змінна – затримка поїзда у хвилинах |
Інформація delay_minutes доступна лише в тренувальному наборі (train.csv).
Вам потрібно натренувати модель, здатну прогнозувати delay_minutes на основі інших характеристик.
Вам потрібно завантажити csv файл (submission.csv) з наступним форматом:
SampleID,delay_minutes0,121,32,15де:
SampleID повинен збігатися зі значеннями з test.csvdelay_minutes є прогнозом вашої моделі, округленим до цілогоОцінювання буде проводитися за допомогою MAE (Mean Absolute Error):
Фінальний бал розраховується на основі отриманого MAE балу за наступними правилами: