出租车行程时长预测提交数据集TaxiTripDurationPredictionSubmissionData-cwyanng
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 交通运输, 时长预测, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 城市交通, 提交文件
数据概述：
该数据集包含来自出租车行程时长预测竞赛的提交文件示例，记录了出租车行程的ID和预测的行程时长，用于测试和评估预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于评估模型的泛化能力。
地理范围：数据可能来源于特定城市的出租车运营数据，具体城市信息未在数据集中体现。
数据维度：包括“id”（出租车行程的唯一标识符）和“trip_duration”（预测的行程时长，单位未明，但通常为秒）。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于模型提交和结果评估。
来源信息：数据集来源于出租车行程时长预测相关的竞赛，用于检验预测模型的准确性和可靠性。
该数据集适用于评估和测试已训练好的出租车行程时长预测模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交通运输领域的研究，如出租车行程时间预测、交通流量分析等。
行业应用：为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，用于优化车辆调度、提升乘客体验。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和拥堵缓解策略的制定。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生理解预测模型的评估和应用。
此数据集特别适合用于评估和比较不同预测模型在出租车行程时长预测任务上的表现，并优化模型参数以提升预测精度。
