纽约出租车车费预测挑战数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车,纽约,车费预测,数据科学,机器学习,特征选择,时间序列分析
数据概述：
本数据集来源于纽约出租车车费预测挑战，包含了一段时期内纽约出租车的行程详细信息和对应的车费记录。数据集旨在帮助参赛者通过构建机器学习模型来预测出租车行程的车费。数据集中包含了行程距离、费率代码、支付类型、车费金额、额外费用、MTA税、小费金额、过路费金额、附加费用、总车费、上车地点ID、下车地点ID、日期信息（年、月、日、星期几、小时）、行程持续时间以及计算出的总支付金额等字段。
数据用途概述：
该数据集适用于出租车车费预测模型的构建和评估。研究人员可以通过分析数据集中的特征来优化预测模型，提高预测的准确性。数据集也适合用于数据分析和挖掘，帮助理解出租车行业的运营规律和费用构成。此外，该数据集可用于机器学习算法的训练和验证，为相关领域的研究提供基础数据支持。
举例：
通过分析Trip_distance（行程距离）和Hour_of_day（小时）等字段，可以发现不同时间段内出租车行程距离的变化趋势，从而更准确地预测车费。Rate_code（费率代码）和Payment_type（支付类型）等字段可以帮助识别不同费率和支付方式对车费的影响。Tolls_amount（过路费金额）和Imp_surcharge（附加费用）等字段可以揭示额外费用对车费总额的影响，为模型的构建提供更全面的数据支持。
