Vorhersage eines Taxifahrpreises in New York City mit maschinellen Lernverfahren - Thu-Bao Cao (2023)
In dieser Studie werden die Probleme und Methoden zur Steigerung der Datenqualität eines Realdatensatzes New York City Yellow Cab aufgezeigt. Es wird diskutiert, welcheexternen Daten und neuen Features durch das Feature Engineering für die Vorhersage des Taxifahrpreises in New York City relevant sind. Schließlich werden verschiedene Machine-Learning-Algorithmen und Versionen des Trainingdatensatzes getestet, um deren Auswirkungen auf die Vorhersageleistung gegeneinander zu evaluieren.
Keywords: Machine Learning; KDD; Logistic Regression; Random Forest; Yellow Taxi Dataset; Imbalance Dataset