【文件属性】：
文件名称：HackerEarth-Machine-Learning-challenge---Calculate-the-severity-of-an-airplane-accident
文件大小：618KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-13 18:05:50
JupyterNotebook
HackerEarth-Machine学习挑战---计算飞机事故的严重性
多年来，飞行一直是人们旅行的首选方式； 它节省时间，负担得起并且非常方便。 根据美国联邦航空局（FAA）的数据，截至2019年6月，美国每天有2,781,971名乘客飞行。考虑到进行了严格的检查并采取了安全措施，以避免和/或减轻任何不愉快的情况，乘客认为飞行非常安全。 但是，仍然存在一些不幸事件的机会。 想象一下您已经被一家领先的航空公司录用了。 您需要建立机器学习模型，以根据过去的事件来预测和分类飞机事故的严重性。 这样，所有航空公司，甚至整个航空业，都可以预测由于各种因素引起的飞机事故的严重性，并相应地制定了行动计划，以最大程度地降低与之相关的风险。 资料来源： :
【文件预览】：
HackerEarth-Machine-Learning-challenge---Calculate-the-severity-of-an-airplane-accident-master
----prediction.csv(91KB)
----test.csv(264KB)
----aeroplane_prediction.jpg(53KB)
----train.csv(1.35MB)
----Airplane severity prediction.ipynb(46KB)
----README.md(1KB)