Stillstandsprognose für Taxifahrten in Quito
Data-Science-Projekt mit 280-Konfigurationen-Sweep | 2016–2017
Eine Taxi-App in Quito will Fahrgäste vorwarnen
Wer vorher weiss, dass er im Stau stehen wird, erlebt die Fahrt weniger schlecht.
wait_sec — Sekunden, die das Fahrzeug während der Fahrt komplett stillsteht.Eine einfache lineare Regression als Referenz
„Kannst du diesen Wert unterbieten?“ — die Aufgabenstellung formuliert das Ziel selbst.
Bewertet gegen Werte, die während der Modellierung nicht vorlagen
Für eine Vorwarnung reicht es. Für eine Sekundenangabe nicht.
Ein Fehler von gut zwei Minuten auf einen Median von knapp vier Minuten trägt eine Genauigkeit vor, die das Modell nicht hat. Die Konsequenz steht in den Empfehlungen — und sie betrifft die Anzeige, nicht das Modell.
Drei betreffen das Produkt, eine das Data-Engineering-Team
Stillstandsprognose für Taxifahrten in Quito
Data-Science-Projekt mit 280-Konfigurationen-Sweep | 2016–2017
Die Grenze lag nicht am Modell
Die Aufgabe fragte, ob 164 Sekunden zu unterbieten sind. Die Antwort ist ja, um 15 Prozent. Der lehrreichere Teil war die Feststellung, dass 280 Modellvarianten auf demselben Boden landen — und dass der nächste Fortschritt aus Daten kommen muss, die es noch nicht gibt.