骑自行车的佩特罗内尔

骑行者Petronel

问题描述

为了保持健康，Petronel决定变得更加运动。为此，他开始定期骑自行车，既用于上班通勤也用于娱乐。他使用专门的应用程序来监控自己的骑行路线，并希望获得关于自己骑行的统计数据，观察自己如何将实用与娱乐相结合，根据目的对骑行进行分类。

在获得了描述自己开始骑自行车以来所有骑行路线的数据集后，Petronel希望了解自己按日历月份计算的平均骑行速度。此外，Petronel开始为骑行路线打标签，将其分为：在家和工作地点之间的通勤路线，没有绕路；在家和工作地点之间的通勤路线，但为了娱乐目的进行了绕路；以及纯娱乐性骑行。由于打标签很繁琐，他需要一个程序来自动为剩余的（和未来的）骑行路线打标签，并具有合理的精度。

训练数据集

文件dataset_train.csv在标题中包含以下列：

• Activity ID：骑行的唯一ID
• Activity Date：GMT时区下骑行开始的日期和时间，格式为Aug 23, 2025, 4:55:36 PM
• Distance：骑行距离，以公里为单位
• Elapsed Time：骑行总持续时间，包括休息时间
• Moving Time：实际骑自行车的有效时间
• Starting Latitude, Starting Longitude：起点的地理坐标
• Finish Latitude, Finish Longitude：终点的地理坐标
• Label：应用于骑行的标签，含义如下：
  • COMMUTE：无绕路的通勤骑行；
  • LEISURELY_COMMUTE：有绕路的通勤骑行；
  • PURE_LEISURE：纯娱乐性骑行。

评估数据集

文件dataset_eval.csv包含与训练数据文件相同的字段，除了需要确定的Label字段。

要求

要求1

根据训练数据集中的可用数据，确定一年中每个月的平均移动速度，以km/h表示。

要求2

基于dataset_train.csv文件中记录的标签，对dataset_eval.csv文件中的骑行路线进行标记。

评估

对于要求1：日历年12个月中每个月正确计算的平均速度各得2.5分 - 总计30分。

对于要求2：数据集中每正确标记1%得0.82分，最高70分。换句话说，容忍约15%的错误标记。

提交文件

输出文件为CSV格式，标题如下：

1subtaskID,Answer1,Answer2

对于要求1，恰好12行，每个月一行，如下所示：

11,<月份>,<平均速度>

月份用三字母缩写表示（Jan、Feb等），平均速度表示为小数点后恰好5位小数的实数，通过截断进行舍入。

对于要求2，评估文件中每条记录一行，如下所示：

12,<骑行ID>,<标签>

骑行ID直接从评估文件中获取，标签为上述描述的值之一。

起始工具包

在此链接找到一个zip压缩包，其中包含训练和评估文件，以及一个有效提交文件的示例，可获得1分。