Projekt
Predict Taxi Fares with Random Forests
GrundlagenSchwierigkeitsgrad
Aktualisierte 09.2024Projekt starten
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RData VisualizationMachine Learning45 Min.11 Tasks1,500 XP8,921
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Projektbeschreibung
Predict Taxi Fares with Random Forests
dplyr, ggplot2 and randomForests.The dataset used in this project is a sample from the
complete 2013 NYC taxi data,
which was originally obtained and published by Chris Whong. Predict Taxi Fares with Random Forests
Use regression trees and random forests to find places where New York taxi drivers earn the most.
- 1
49999 New York taxi trips
- 2
Cleaning the taxi data
- 3
Zooming in on Manhattan
- 4
Where does the journey begin?
- 5
Predicting taxi fares using a tree
- 6
It's time. More predictors.
- 7
One more tree!
- 8
One tree is not enough
- 9
Plotting the predicted fare
- 10
Plotting the actual fare
- 11
Where do people spend the most?
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