纽约市出租车fare预测数据集-2016至2018年-gajendrasharma118

纽约市出租车fare预测数据集-2016至2018年-gajendrasharma118 数据来源：互联网公开数据 标签：出租车, fare 预测, 机器学习, 数据科学, 纽约市, 交通, 乘客, 运营者

数据概述： 本数据集收录了2016年至2018年间纽约市出租车行程的详细记录及对应车费，旨在解决出租车运营商和乘客在预估车费时面临的挑战。数据集包含了行程起终点坐标、出发时间、乘客数量、支付方式等关键信息。通过对这些数据的分析，数据科学家可以构建机器学习模型来准确预测出租车行程的费用。

数据用途概述： 该数据集适用于出租车 fare 预测模型的研发、交通数据分析、运营策略优化等场景。出租车运营商可以利用模型提供更准确的报价，减少因报价不准确导致的客户不满；乘客可以基于预测结果更好地规划行程预算。此外，该数据集也有助于交通管理部门分析出行模式，优化交通资源配置，提高城市交通效率。