Задача 🎯
Провести исследование с целью построения модели машинного обучения, которая поможет предсказать количество заказов такси на следующий час.
Результаты исследования позволят привлечь больше водителей в период пиковой нагрузки.
- Изучить данные.
- Подготовить данные.
- Проанализировать данные.
- Построить и обучить модели.
- Протестировать лучшую модель.
- Написать общий вывод.
Значение метрики RMSE на тестовой выборке должно быть не больше 48.
Данные 📊
Входные данные: исторические данные о заказах такси в аэропортах за полгода – с 1 марта по 31 августа 2018 года.
Используемые библиотеки 🧰
На нашем волшебном пути мы воспользуемся магией следующих инструментов:
— 🐼 pandas
— 🔢 numpy
— 📊 matplotlib
— 🌈 seaborn
—🧠 sklearn
