フォーミュラ1とパイロットの速度と同じプレート

機会

数か月前、AmazonとFormula 1のコラボレーションの一環として、「クラウドテクノロジーの力を使用する」研究者が、すべての時代と人々のパイロットの速度の比較を発表しました（リンク）。当然、その素材は誇大広告であり、目標を達成しました。フォーミュラの世界全体で数日間、「なぜ評価にパイロットNがいないのか」という精神での話しかありませんでした。「KがシーズンLで成功した場合、MはKよりも速くなることができます。」この調査を多かれ少なかれ繰り返し、可能であれば「クラウドテクノロジーのすべての力」なしで行うことが私にとって興味深いものになりました。

仕事

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F1, – 10% , 90% - . - , .. , , . , , . , , .

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.. V = V₀*k_p*k_c*Tr, k_c – , Tr – , .

, ln(k_i)-ln(k_j)=ln(t_j)-ln(t_i) .

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AWS, , , - . , , « » - , . .. «» 2 0 .

, F1. . , , , , . , , , - .

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, . , 1, 2 3 . , , .

import sys
import re
import urllib.request


def get_wikipedia_page(title, lang='en'):
    url = 'https://'+lang+'.wikipedia.org/wiki/'+(title.replace(' ', '_'))
    fp = urllib.request.urlopen(url)
    mybytes = fp.read()
    
    mystr = mybytes.decode("utf8")
    fp.close()
    return mystr

title = 'List of Formula One Grands Prix'

try:
    print('process: '+title)
    th = get_wikipedia_page(title)
    r1 = re.findall(r'href="/wiki/[\d][\d][\d][\d]_[\w]*_Grand_Prix"',th)
    list_of_GP = list(set(r1))
except:
    print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])

titles = list(map(lambda x: x[12: -1].replace('_', ' '), list_of_GP))


for title in titles:
    try:
        print('process: '+title)
        th = get_wikipedia_page(title)
        with open('texts/'+title+'.txt', 'w', encoding='utf8') as the_file:
            the_file.write(th)
            the_file.close()
    except:
        print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])

html . . ( ), ( ), «» . csv.

DataFrame. , :

+ . ,

+ – , 1 , 2

= + . , . , . - , .

qual_df = pd.read_csv('qual_results.csv')

qual_df['Track_pl_len'] = qual_df['Track'] + '_' +qual_df['Track_len'].apply(str)
qual_df['Car'] = qual_df['Constructor'] + '_' +qual_df['Year'].apply(str)
qual_df['Driver_pl_year'] = qual_df['Driver']+'_'+qual_df['Year'].apply(str)

qual_df_2 = qual_df.copy()
qual_df_2['Driver_pl_year'] = qual_df_2['Driver']+'_'+((qual_df_2['Year'].apply(int)-1)).apply(str)
double_df = pd.concat([qual_df, qual_df_2])
del qual_df2

. , . . , , . , , . .

. 2 , .

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• , 2 –

• , «» «» - 6 2%. , «» 1 – , . ,

• 2 One Hot Encoding , x = 1 , y -1

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• . ln(k) - .

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, , «» , .. , F1 Amazon.

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18 , . , + + , . , 10. , . . , .

– . 2019 , . , 1.

– . . , . , 1 . . 1, / .

, :

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:

2020 – , ( – 1979 , ).

, Renault , . Racing Point, 2 , Alpha Tauri 2020, Red Bull 2019 Ferrari 2020, - 2018 .

, 2019 Mercedes, 10 , Red Bull . , , , , .

. , . - , . . , .

, ( , .. 2 , 1):

1 Amazon . : .

, , , / , , .

, . , , – 70 1. , .

まともな回帰を構築することはできませんでした。一見問題のないモデルでも、予期しない結果が発生します。マシンとパイロットの両方の影響を考慮に入れた統一モデルを構築するためのすべての試みは、厳密な正規化の必要性に達しました。

自習用の初期データとピボットテーブルを使用してgithubを記事に添付します。恥ずかしくない場合は、すぐにコードを追加します。

→ Githubへのリンク