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你有一个数据集,其记录包含欧洲多个城市公共交通工具在大约3天内的地理位置。记录包含以下字段:
id = 记录所指车辆的唯一标识符timestamp = 获取记录的时刻(GMT时区)vehicle_type = 车辆类型,以整数形式表示latitude, longitude = 车辆在给定时间戳时的GPS坐标文件 dataset.csv:包含上述字段的数据集
确定数据集中不同车辆的数量和车辆类型的数量。
对数据集中信息所属的车辆按城市进行分组。
已知所有类型值为 10 的车辆都在同一个城市,并且在夜间停放在3个可用的车库中,确定车库的大致坐标。
对于子任务1:正确确定两个值得10分。
对于子任务2:正确分配城市得30分。部分分数将使用调整兰德指数(Adjusted Rand Index)进行加权。
对于子任务3:对于每个车库,考虑相对于期望值确定的最不精确的坐标,如果精度≤0.003度得20分,如果精度≥0.005度得0分,在这些值之间分数按线性加权。
输出文件为CSV格式,具有以下标题:
subtaskID,Value1,Value2对于子任务1,一行,如下所示:
1, <不同车辆数量>,<车辆类型数量>对于子任务2,每个不同车辆一行,如下所示:
2,<id>,<城市标识符>每个城市将用一个唯一的整数标识。
对于子任务3,每个确定的车库一行,如下所示:
3,<纬度>,<经度>坐标将是实数,小数点后至少3位,从南到北排序(从较小纬度到较大纬度)。