电动方程式赛车圈速预测数据集-EnvisionRacing车队竞速表现-2024
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,时间序列分析,竞速表现,数据分析,Genpact,MachineHack
数据概述：
本数据集是针对电动方程式赛车比赛中Envision Racing车队圈速预测而设计，旨在帮助车队提升比赛成绩。数据集包含了2024年电动方程式比赛的详细数据，主要来源于MachineHack平台举办的“Dare in Reality”黑客松竞赛。数据集分为训练集（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。数据涵盖了影响圈速的多个关键因素，如赛道、天气、驾驶员状态等。
数据字段包括：
NUMBER：圈数序列号
DRIVER_NUMBER：车手编号
LAP_NUMBER：圈数
LAP_TIME：圈速（秒，目标变量）
LAP_IMPROVEMENT：圈速提升值
CROSSING_FINISH_LINE_IN_PIT：是否进站
S1：第一赛段用时（分:秒.微秒）
S1_IMPROVEMENT：第一赛段用时提升值
S2：第二赛段用时（分:秒.微秒）
S2_IMPROVEMENT：第二赛段用时提升值
S3：第三赛段用时（分:秒.微秒）
S3_IMPROVEMENT：第三赛段用时提升值
KPH：速度（公里/小时）
ELAPSED：比赛经过时间（分:秒.微秒）
HOUR：小时（分:秒.微秒）
S1_LARGE：第一赛段大值（分:秒.微秒）
S2_LARGE：第二赛段大值（分:秒.微秒）
S3_LARGE：第三赛段大值（分:秒.微秒）
DRIVER_NAME：车手姓名
PIT_TIME：进站时间
GROUP：车手分组
TEAM：车队名称
POWER：功率（制动马力）
LOCATION：比赛地点
EVENT：比赛阶段（自由练习或排位赛）
数据来源于Genpact与Envision Racing合作，以及MachineHack平台。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建机器学习模型，预测Envision Racing车队在排位赛中的圈速，从而辅助车队优化策略，提高比赛竞争力。具体应用场景包括：
圈速预测：建立回归模型，预测不同条件下车手的圈速。
影响因素分析：分析不同因素（如天气、赛道、车手状态）对圈速的影响。
策略优化：基于预测结果，为车队提供比赛策略建议，例如进站时机、轮胎选择等。
模型训练与评估：用于训练和评估机器学习模型，提升模型预测精度。
数据分析与可视化：对赛车数据进行分析和可视化，帮助理解比赛动态。
该数据集特别适用于从事数据科学、机器学习、赛车工程等领域的专业人士进行研究和实践。
