印地500赛车比赛排名预测数据集-赛车比赛-2020-arashnic
数据来源：互联网公开数据
标签：印地500,赛车比赛,排名预测,赛车策略,机器学习,深度学习,时间序列分析,赛道数据,Pit Stop,预测模型
数据概述：
本数据集包含印地500赛车比赛的详细数据，旨在用于赛车比赛中车辆排名位置的预测研究。印地500是印地赛车系列赛的顶级赛事，每年有33辆赛车在2.5英里的椭圆形赛道上进行200圈的比赛。数据集包含了赛车比赛中的关键信息，如赛车的排名位置、Pit Stop事件（进站加油、更换轮胎等）、赛道分段信息、以及比赛中的各种事件（如事故、黄旗等）。这些数据通过赛道上的本地通信网络，遵循通用的数据交换协议进行广播。
数据来源包括比赛的官方计时和计分系统，以及公开的赛车比赛相关信息，例如来自https://ftw.usatoday.com/lists/indy-500-2022-time-lineup-stats-traditions-history-beginners-guide 以及 INDYCAR-101/Understanding-The-Sport/Timing-and-Scoring。
数据用途概述：
该数据集主要用于赛车比赛中车辆排名位置的预测模型构建和研究。研究人员可以使用该数据来开发和评估预测模型，例如RankNet模型，该模型结合了编码器-解码器网络和独立的MLP网络，能够对赛车比赛中的Pit Stop事件和排名位置进行概率预测。此外，数据集也可用于赛车策略分析、Pit Stop事件分析、异常事件检测等，为赛车比赛的分析提供有价值的工具，并为解决一般预测问题提供思路。
