电动方程式赛车竞速圈速预测数据集-EnvisionRacing赛事-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,数据分析,竞赛,体育,赛车工程,Genpact,MachineHack
数据概述：
本数据集是为Envision Racing电动方程式赛车队设计的，用于构建机器学习模型，预测车手在排位赛中的圈速，从而帮助车队优化策略，提升比赛成绩。该数据集由Genpact与MachineHack合作提供，旨在促进数据科学在赛车领域的应用。数据集包含训练集(train.csv)和测试集(test.csv)，以及提交格式示例(submission.csv)。
训练集(train.csv)包含10276行，25列数据，涵盖了比赛中的关键信息，包括：
* NUMBER: 序列号
* DRIVER_NUMBER: 车手编号
* LAP_NUMBER: 圈数
* LAP_TIME: 圈速（目标变量，以秒为单位）
* LAP_IMPROVEMENT: 圈速改进情况
* CROSSING_FINISH_LINE_IN_PIT: 是否在维修区穿过终点线
* S1, S2, S3: 分别为第一、二、三赛段用时，格式为[分:秒.微秒]
* S1_IMPROVEMENT, S2_IMPROVEMENT, S3_IMPROVEMENT: 各赛段用时改进情况
* KPH: 时速（公里/小时）
* ELAPSED: 比赛总用时，格式为[分:秒.微秒]
* HOUR: 比赛进行时间，格式为[分:秒.微秒]
* S1_LARGE, S2_LARGE, S3_LARGE: 各赛段用时，格式为[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 (马力)
* LOCATION: 比赛地点
* EVENT: 赛事类型（自由练习赛或排位赛）
测试集(test.csv) 包含420行，25列数据，与训练集具有相同的特征，用于评估模型。目标是预测地点6、7和8的排位赛圈速。
数据用途概述：
该数据集主要用于：
* 圈速预测模型构建: 利用机器学习算法预测车手在排位赛中的圈速。
* 赛车策略优化: 基于预测结果，优化车手策略，例如进站时机、轮胎选择等。
* 数据科学技能实践: 为数据科学家提供一个真实的赛车场景，用于实践和提升多变量回归、大数据处理等技能。
* 行业应用探索: 探索数据分析在赛车工程领域的应用潜力。
