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纽约市出租车行程时长预测

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简介：
资源下载链接是：https://pan.quark.cn/s/908306bc3380。数据字段说明如下：行程唯一标识码，为乘客提供行程服务的主体编号。乘客上车的具体日期和时间，行程结束时计价器停止计费的日期和时间。车内乘客人数，乘客上车地点的经度坐标，乘客上车地点的纬度坐标。乘客下车位置的经度坐标，乘客下车位置的纬度坐标。表明行程记录是直接发送还是先存储后转发的标识，行程总时长，以秒为单位的时长。

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  • 纽约市出租车行程时长-数据集
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    本数据集记录了纽约市出租车的详细行程信息，包括出发地、目的地及行驶时间等，为城市交通分析提供重要参考。 数据集基于2016年纽约市黄色出租车的出行记录数据，该数据可以在Google Cloud Platform的Big Query中获取，最初由纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC）发布。为了本次比赛的目的，对数据进行了采样和清理。参与者应根据个人出行的属性预测测试集中每次出行的持续时间。
  • NewYorkCityTaxiTripDuration-纽约市出租车行程时间
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    该存储库包含我在基于Tableau的第一个项目中开发的分析与可视化工作（NY Taxi Trip Analysis and Visualization）。如果您觉得更合适的话，在查看后可下载该文件。此外，请注意该存储库中也存在NYTaxiTrip.twb这个文件包。关于该项目的研究范围涵盖了所选数据库的所有相关信息，并详细探讨了各类图形表示的原因及得出结论的过程。研究主题涉及多个方面：特征工程、数据清洗、特征关系及数据集构建等。所有数据均源自Kaggle的比赛数据集，在这场比赛中挑战者需运用数据分析技能建立一个模型以预测纽约市出租车旅行的总行驶时间。您主要使用的数据集是来自纽约市出租车及豪华轿车委员会的数据集（New York City Taxi & limousine Service Committees dataset），其中包括接载时间、地理坐标以及其他几个关键变量等信息。训练基准集中共有1,458,644条记录（train.csv），其中包含了以下基本属性：
  • 纽约出租车费用预测
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    本项目旨在开发一个模型，用于预测纽约市出租车及豪华轿车的乘车费用。通过分析历史数据和运用机器学习技术，为乘客提供准确的成本估算服务。 纽约出租车车费预测
  • 纽约市出租车费用预测数据集
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    本数据集包含纽约市出租车详尽的行程记录，涵盖出发地、目的地及相应费用信息，旨在帮助用户准确预测出租车出行成本。 纽约市出租车票价预测的数据集包含8个字段：键（key）、票价金额（fare amount）、接送日期时间（pickup datetime）、接送经度（pickup longitude）、接送纬度（pickup latitude）、下车经度（dropoff longitude）、下车纬度（dropoff latitude）和乘客数量（passenger count）。
  • 纽约市出租车票价预测——数据集
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    本数据集提供了纽约市出租车详尽的费用信息及行程细节，适用于分析与预测出租车票价，助力城市交通优化。 预测一个车手的出租车费用。提供的文件包括 sample_submission.csv 和 test.csv。
  • 纽约市出租车费用预测竞赛：在Kaggle上建模预测出租车费用
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    本竞赛要求参赛者基于纽约市丰富的出租车数据，在Kaggle平台上构建模型以预测出租车费用。参与者需运用统计学和机器学习技术，优化其模型准确度，以期在众多选手中脱颖而出。 纽约市出租车票价预测Kaggle竞赛建立了一个用于预测纽约市出租车费率的模型。
  • Kaggle纽约出租车行程时长数据(New York City Taxi Trip Duration)
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    Kaggle纽约出租车行程时长数据提供纽约市出租车和网约车详细的出行记录，包括出发地、目的地及行程时间等信息，旨在预测未来行程的大致持续时间。此数据集供数据分析与机器学习模型训练之用。 数据简介： - ID：每次行程的唯一标识符。 - vendor_id：提供该行程的服务商ID。 - pickup_datetime：乘客上车的时间和日期。 - dropoff_datetime：乘客下车的时间和日期。 - passenger_count：车辆中乘坐的人数（由司机输入）。 - pickup_longitude：乘客上车时的位置经度值。 - pickup_latitude：乘客上车时的位置纬度值。 - dropoff_longitude：乘客下车地点的经度坐标。 - dropoff_latitude：乘客下车位置的纬度坐标。 - store_and_fwd_flag：行程记录是否为存储转发（即该数据是直接发送还是先保存后传输）。 - trip_duration：整个行程的时间长度，以秒为单位。
  • 基于Python的纽约出租车流量预测源码.zip
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    本项目提供一个使用Python编写的代码库，用于分析和预测纽约市出租车流量。通过历史数据训练模型，以期准确预测未来趋势，方便交通管理和调度。 本资源包含经过严格调试的项目代码，下载后可以直接运行。 该资源适用于计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据技术、数学及电子信息专业）在进行课程设计、期末作业或毕业设计时作为参考材料使用，同时也适合相关领域的学习者借鉴和研究。 请注意，本资源包含了完整的源代码文件，但需要有一定的基础知识才能理解并调试这些代码。
  • 纽约市出租车接送预测 - 斯坦福大学CS221课程集体期末项目
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    本项目为斯坦福大学CS221课程学生团队共同完成的期末作业，旨在开发模型预测纽约市出租车接送情况，提升城市交通管理效率。 这个存储库用于托管我们在2014年秋季为斯坦福大学CS221（人工智能）课程最终项目所使用的代码和数据。预测出租车乘客量的能力可以为城市规划者及调度员提供宝贵见解，帮助他们回答诸如如何将出租车定位在最需要的地方、确定所需调度的车辆数量以及了解乘客需求随时间的变化等问题。 我们的研究重点是在给定一小时的时间窗口内，在纽约市内的特定位置预测上车的乘客数。这一项目灵感来源于麻省理工学院2013-2014年的大数据挑战赛，该比赛同样关注波士顿地区的出租车问题。 我们把这个任务定义为一个有监督机器学习回归问题，并实施和评估了三种不同的模型：线性最小二乘回归、支持向量回归及决策树回归。有关我们的模型、特征以及结果的详细信息，请参见final_paper.pdf文档。关于如何设置本地MySQL数据库的信息，可以使用如下命令： mysql -u root CREATE DATABASE ...
  • nyc-taxi-data-insights：解析200GB纽约市出租车数据集
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    nyc-taxi-data-insights项目专注于深入分析200GB规模的纽约市出租车出行大数据集，揭示城市交通模式和趋势。 如何使用AWS EC2 Hadoop集群处理200GB数据 存储200 GB的NYC出租车数据集，并部署Cloudera Hadoop集群以对其进行可视化。 利用Python中的Datashader绘制并可视化Hadoop大型数据集，同时展示没有使用Datashader进行可视化的效果对比。 工作流程概述： 1. 首先在AWS EC2上建立一个Hadoop集群。 2. 将NYC出租车的大量数据上传至该集群，并存储于分布式文件系统中（如HDFS）。 3. 使用Cloudera提供的工具和服务来管理Hadoop生态系统，包括但不限于YARN和Spark等组件。 使用数据着色器： 1. 安装Python库Datashader，它能够处理大规模的数据集并生成图像表示。 2. 编写脚本从存储在HDFS上的出租车数据集中提取所需信息，并利用这些信息通过Datasheder进行可视化操作。 3. 调整参数和配置选项以优化最终的视觉效果。 最终可视化： 展示使用了Datashader技术处理后的NYC出租车数据库，这将能够更高效地揭示隐藏于庞大数量级下的模式与趋势。