/Data-Wagon-Hack

Primary LanguageJupyter Notebook

Data-Wagon-Hack

Решение

Основные зависимости: дорога (по какой дороге вагон двигался, после которой сломался), грузоподъемность (если поднимаем груз больше, чем можем, то это приближает нас к поломке), дата постройки и дата окончания срока службы (может зависеть от завода ⇒ можем найти завод, который завышает срок службы)

после указанных выше зависимостей можно попробовать: признак груза (вдруг от погрузки навалом вагон деформируется ⇒ быстрее ломается), справочник станций (вдруг вагоны ломаются, если у станции перевалка на море)

  1. количество определенных типов ремонта - фича
  2. толщина гребня
  3. код товара (тк вес товара не дан, можно определить какой товар хуже влияет на состояние вагона)
  4. через сколько дней после определенного вида ремонта вагон ломался (не фича, просто проверить)
  5. дата постройки вагона
  6. дата окончания срока службы
  7. завод постройки
  8. остаточный пробег