Skip to content

Модель машинного обучения, которая поможет спрогнозировать количество заказов такси на следующий час

Notifications You must be signed in to change notification settings

lenaparshina/Time-Series

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

3 Commits
 
 
 
 

Repository files navigation

Time-Series

Описание проекта

Компания «Чётенькое такси» собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Постройте модель для такого предсказания.

Значение метрики RMSE на тестовой выборке должно быть не больше 48.

Вам нужно:

  • Загрузить данные и выполнить их ресемплирование по одному часу.
  • Проанализировать данные.
  • Обучить разные модели с различными гиперпараметрами. Сделать тестовую выборку размером 10% от исходных данных.
  • Проверить данные на тестовой выборке и сделать выводы.

Описание данных

Данные лежат в файле /datasets/taxi.csv.

Количество заказов находится в столбце 'num_orders' (от англ. number of orders, «число заказов»).

Используемые библиотеки

  • pandas
  • matplotlib.pyplot
  • numpy
  • scipy.stats
  • seaborn
  • random
  • time
  • lightgbm

About

Модель машинного обучения, которая поможет спрогнозировать количество заказов такси на следующий час

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published