ウィークリーチャレンジ

AYXAcademy

こんにちは、Maveryx！

先週のチャレンジの回答はこちらで見つけることができます。

Inspire 2024 グランプリのウィークリーチャレンジの最終ラップへようこそ!このスリリングな旅のクライマックスに向けて、予測分析に関する課題を提示したいと思います。ウィークリーチャレンジではあまり取り上げられないこのトピックが、創造性の限界を押し上げることを約束します。深く掘り下げて、予測分析の専門知識を披露する準備をしましょう。

あなたのタスクは、上位 3 人の表彰台獲得者を予測するモデルを構築し、その予測と実際のシルバーストーン表彰台獲得者を比較し、予測に反して実際には表彰台獲得者ではなかったレーサーを特定することです。

モデルのトレーニングには、日本、カタール、カタール・スプリントの予選ではなく、全レースのドライバー・レースの平均値のみを使用します。構築したモデルを使用して、シルバーストーンの完全なレースのデータを含むドライバーをスコア化し、表彰台に上がる可能性が最も高い3名を決定します。次に、シルバーストーンで実際に表彰台に上れなかったドライバーを特定します。

完全なレースデータを決定するためのレースごとの最小ラップ数は以下の通りです:

日本: 53
カタール: 57
カタール・スプリント：19
シルバーストーン：52

目的を達成するためのタスクは次のとおりです。

Japan_Qat_Quali_Sprint データセットを使用してトレーニング用データセットを作成します。上記の最小ラップ数を使用して、予選レースとフルレースを完了しなかったドライバーを除外するようにしてください。
このトレーニング用データセットを使用してロジスティック回帰を構築し、ドライバーが表彰台で上位 3 位に入る可能性を推定します。
可能な予測子としてAvg変数のみを使用し、それ以外は使用しないでください。
最適な予測変数を決定するには、デフォルト設定のステップワイズツールを使用します。ステップワイズツールは、モデルの最終的なモデル変数を自動的に決定します。
ステップワイズツールの出力を使用して、完全なレースデータを持つシルバーストーンのドライバーにスコアを付け、表彰台を獲得する可能性が高い上位 3 名を特定します。
シルバーストーンでの表彰台獲得者の予測値と実際の表彰台獲得者を比較します。実際の表彰台に上がらなかったドライバーを見つけます。