电动方程式赛车圈速预测数据集-2021年-manishtripathi86
数据来源：互联网公开数据
标签：赛车,电动方程式,机器学习,圈速预测,数据分析,运动,竞赛,Genpact,Envision Racing,MachineHack
数据概述：
本数据集源自2021年Dare In Reality黑客松比赛，旨在通过机器学习模型预测电动方程式赛车（Formula E）比赛中Envision Racing车队的圈速。数据集包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv），其中训练集包含10276行数据，测试集包含420行数据，均包含25个字段。数据涵盖了赛车比赛中的关键指标，如圈数、圈速、各分段用时、车速、比赛时间、车手信息、进站时间、车队信息、赛车功率、比赛地点和比赛类型（自由练习或排位赛）等。目标是根据这些特征预测排位赛中的圈速。
数据用途概述：
该数据集主要用于机器学习模型的训练和评估，特别是针对赛车比赛中的圈速预测。研究人员可以利用该数据探索不同因素（如天气、赛道状况、车手技能等）对圈速的影响，构建和优化预测模型。该数据集也适用于数据科学和机器学习的教学实践，帮助学生理解回归分析、模型优化以及在实际情境中应用机器学习算法。此外，该数据集还可用于赛车策略分析，辅助车队优化比赛策略，提高竞争力。
