艺术品运输成本预测数据集-HackerEarthMLChallenge-nikhilarunsawant

艺术品运输成本预测数据集-HackerEarthMLChallenge-nikhilarunsawant 数据来源：互联网公开数据 标签：机器学习,艺术品,运输,成本预测,HackerEarth,竞赛,雕塑,物流,预测模型 数据概述： 本数据集是HackerEarth机器学习挑战赛“Exhibit A(rt)”的一部分，旨在预测艺术品（主要是雕塑）的运输成本。数据集包含训练集train.csv（6500行，20列）和测试集test.csv（3500行，19列），以及一个示例提交文件sample_submission.csv（5行，2列）。数据集中包含了关于雕塑的各种信息，例如尺寸、重量、材质、发货地、目的地等，以及对应的运输成本（在训练集中）。 数据用途概述： 该数据集主要用于构建机器学习模型，预测艺术品运输的成本。参赛者可以利用训练集来训练模型，然后在测试集上进行预测，最终根据均方对数误差（MSLE）的指标进行评估。该数据集适用于探索不同的机器学习算法，进行特征工程，以及优化模型以提高预测精度。研究人员可以利用此数据集研究物流成本的影响因素，构建成本预测模型，并为艺术品运输行业提供决策支持。