1. 比赛背景介绍 在谷歌与Coursera(Coursera是大型公开的在线课程项目,由美国两名计算机科学教授创办)合作举办的机器学习竞赛中,你的任务是预测纽约市出租车的费用。 虽然可以根据两个点之间的距离得到一个基本的估计值,但是这将导致5- 8美元的RMSE(均方根误差),至于误差会是多少这取决于所使用的机器学习模型。挑战在于使用机器学习技术做得比这更好! 2. 比赛时间轴 2018年9月25日-最终提交截止日期。 3. 数据集介绍 属性列介绍:
图3-1属性介绍 样例展示: (从左往右列名依次为:Key、fare_amount、pickup_datetime、pickup_longitude、pickup_latitude、dropoff_longitude、dropoff_latitude、passenger_count)
图3-2 训练集展示 (从左往右列名依次为:Key、pickup_datetime、pickup_longitude、pickup_latitude、dropoff_longitude、dropoff_latitude、passenger_count)
图3-3 测试集展示 4. 结果评价方法 通过计算预测收费与真实收费的RMSE(均方根误差)来计算误差,RMSE公式如下:
图4-1 n=预测集样本数,obs代表真实值,model代表预测值 预测值与真实值偏离越大,则最后得出的RMSE越大。 5. 参加kaggle机器学习竞赛
图5-2比赛页面
图5-3 New York City Taxi Fare Prediction竞赛页面
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