В Яндекс Go появился индекс спроса
Поиск Написать публикацию. Яндекс Как мы делаем Яндекс. Время на прочтение 10 мин. Любой из нас перед покупкой продукта или услуги старается узнать точную цену. Понятно, что порой случаются истории, когда финальная стоимость сильно превышает запланированную.
Следите за картой
И если с ремонтом машины или квартиры это уже стало привычным, то в остальных случаях что такое коэффициент в яндекс такси между ожиданием и реальностью скорее раздражает. До недавнего времени стоимость поездки в такси тоже была плавающей.Даже онлайн-сервисы рассчитывали сумму лишь примерно — окончательная стоимость формировалась только в конце пути. Конечно, можно было рассчитать примерную цену за поездку и раньше, но в конце она могла измениться из-за того, что, например, по пути водитель задержался в пробке.
- Коэффициент в taxilyft.ruто множитель, который может изменять стоимость поездки в зависимости от различных факторов. Коэффициент используется для корректировки начальной цены поездки, основанной на базовом тарифе. По .
- Sep , Стоимость поездки растёт, если в каком-то районе города желающих вызвать такси больше, чем свободных водителей.
- , Коэффициент в taxilyft.ruто параметр, который влияет на итоговую стоимость поездки в такси. Он может как увеличивать, так и уменьшать стоимость поездки в зависимости от различных
- В этой статье мы разберёмся, что такое коэффициент, как он формируется, как его увидеть в приложении и как увеличить свой заработок, используя знание о .
Понятно, что пассажирам это не всегда нравилось. Кажется, нет ничего проще, чем что такое коэффициент в яндекс такси данные маршрутизатора в Яндекс. Навигаторе и данные Пробок, чтобы Яндекс.
Такси с самого начала рассчитало точную цену, которая не менялась бы по окончании поездки. Но на самом деле на стоимость влияет огромное число факторов, не только тариф.
Информация
Важно не просто уметь её рассчитывать. С одной стороны, стоимость должна быть привлекательной для пользователя, причём с учётом не только текущей ситуации на дороге, но и, например, пробок, которых на маршруте пока нет, но которые скоро возникнут.С другой, цена должна быть такой, чтобы водители не потеряли в заработке, даже если путь из точки А в точку Б оказался длиннее или дольше, чем планировалось. В этой статье мы расскажем, как решали задачу и как искали сбалансированный алгоритм, выгодный всем участникам платформы Яндекс. Маршрут и время Для того чтобы иметь возможность рассчитывать сбалансированную стоимость поездки, мы должны были научиться точно прогнозировать длину и продолжительность маршрута.
Давайте разберёмся, как вообще исходно работает наш маршрутизатор. Это довольно сложная система, которая строит маршрут из одного пункта в другой на основе другой системы попроще — дорожного графа.
Коэффициент: стоимость поездки умножается. Пример: коэффициент х , означает, что вместо ₽ пользователь заплатит ₽ Коэффициент в Яндекс Таксиэто динамический множитель, который увеличивает стоимость поездки в зависимости от спроса и предложения на услуги такси в конкретной зоне и в определенное В приложении Яндекс Такси есть функция «Цели», которая позволяет водителям зарабатывать дополнительные бонусы за выполнение определенного количества заказов за определенный период
Граф выглядит так же естественно, как вы наверняка себе его и представляете: каждая дорога соответствует одному или нескольким рёбрам, а перекрёстки и разветвления дорог находятся в вершинах.Этот граф — направленный так как дороги — это тоже штука направленная. Так выглядит дорожный граф в районе московского офиса Яндекса Наиболее важная характеристика рёбер графа — средняя скорость движения по ним в данный момент. Она зависит от текущей дорожной обстановки и от правил дорожного движения например, ограничений скорости. Каждую секунду мы получаем десятки тысяч обезличенных сигналов — GPS-треков — от пользователей геосервисов Яндекса, агрегируем их, а далее за счёт фильтрации и интерполяции делаем сигнал более качественным и менее шумным.
На финальной стадии вычисляем текущую скорость ребра в режиме реального времени подробнее что такое коэффициент в яндекс такси том, как работают Пробки можно прочитать. Адрес — «вершина» виртуального графа — состоит из ребра дорожного графа и направления движения по нему: Что происходит, когда вы заказываете поездку в приложении. Мы отправляем запрос в маршрутизатор для того, чтобы найти оптимальный маршрут от точки посадки А до пункта назначения Бкоторый указан в заказе.
Маршрутизатор, в свою очередь, проецирует точку А на граф, чтобы найти её «адрес» — комбинацию ребра и направления. То же самое происходит с точкой Б. И уже здесь проявляется первая особенность системы: процесс определения кратчайшего пути происходит не в оригинальном, «естественном» дорожном графе, а в неком «виртуальном».
Его вершинами являются уже не перекрёстки, а те самые «адреса», а рёбрами — не улицы, а «манёвры», то есть переходы из одного «адреса» в.
Но для начала нужно определиться, что такое оптимальность. С одной стороны, очевидно, что такое коэффициент в яндекс такси в городе это самый быстрый путь из А в Б. С другой стороны, иногда сложный маршрут по маленьким улицам и в обход больших магистралей хоть и даёт экономию в 2 минуты, но, за счёт большого количества поворотов оказывается значительно «дороже» для автомобилиста. Поэтому для начала мы определили функцию, которая задает «стоимость» манёвра и решили оптимизировать её с помощью что такое коэффициент в яндекс такси обучения.
Простейшим примером такой функции может быть длина рёбер, составляющих манёвр, разделённая на среднюю скорость движения по что такое коэффициент в яндекс такси рёбрам, — так называемое «геометрическое время».
Что такое Яндекс цели в Яндекс Такси
Эта метрика хороша своей простотой, однако она зачастую не учитывает целый ряд особенностей конкретного манёвра.Возьмём для примера поворот налево. Очевидно, что совершить его со второстепенной дороги на регулируемом перекрестке — это совсем не то же самое, что свернуть на съезд, двигаясь по магистрали. Особенности каждой отдельной ситуации могут значительно увеличить время совершения всего манёвра, и чтобы их учесть, мы решили описать каждый манёвр набором признаков: длина составляющих его рёбер, геометрическое время проезда, функциональные классы дорог, наличие выделенной полосы общественного транспорта и так далее.
Здесь же естественным образом возникли «признаки будущего»: например, мы можем заранее рассчитать время на прохождение манёвра с учётом пробок, которые возникнут к тому моменту, когда мы к этому манёвру приблизимся. В итоге у нас получилось более 70 разных признаков, влияющих на «стоимость» маршрута, и их количество постоянно растёт, потому что мы постоянно добавляем новые сигналы, которые могут стать признаками и помочь в что такое коэффициент в яндекс такси задаче.
Ещё одна особенность нашего что такое коэффициент в яндекс такси в том, что исходную задачу мы разделили на две: построение маршрута и уточнение времени проезда по.
В личном кабинете Яндекс Бизнеса владелец компании имеет возможность просмотреть текущий рейтинг своей компании и количество новых отзывов. Для этого нужноМаршрутная модель служит для выбора оптимального пути из точки А в точку Б из множества вариантов, основываясь что такое коэффициент в яндекс такси длине маршрута и времени проезда по.
Загвоздка здесь что такое коэффициент в яндекс такси том, что маршрутная модель должна выдавать ответ очень и очень что такое коэффициент в яндекс такси, потому что после неё системе нужно время, чтобы эти расчёты использовать в дальнейший цепочки процессов. Скажем, миллисекунд на расчёт маневров — это слишком много, нужно на порядок меньше. Маршрутная модель должна быть как можно менее затратной в плане вычислений, поэтому она учитывает сокращённый набор признаков.
А вот когда у нас уже есть оптимальный маршрут — мы хотим как можно точнее знать время проезда по нему, и здесь мы уже не так связаны быстродействием, можно и миллисекунд себе позволить. Подытожим: наша исходная задача «как наиболее точно построить маршрут и спрогнозировать время поездки по нему» свелась к нескольким шагам.
Каждый из этих манёвров мы описали набором из более 70 признаков. Теперь о том, как эти модели работают. Ключевое отличие — в сложности используемых вычислений, то есть в количественном, а не качественном факторе. При этом, раз у моделей одинаковая задача, то и подход с точки зрения их обучения одинаковый. У нас есть огромная база историй поездок, то есть очень много пар «маршрут — время», которую можно использовать в качестве выборки для какого-нибудь метода машинного обучения.
Маршрутную модель обучить сложнее, потому что мы не можем заставить всех водителей кататься по всем вариантам маршрутов из точки А в точку Б, чтобы сравнить, какой из них быстрее. Первой идеей было просто использовать линейную модель над суммой признаков манёвров по маршруту, а в качестве цели обучения брать реальное время проезда. Этот подход обладает естественной для задачи характеристикой — собственно, линейностью.
Действительно, рассчитанное таким образом время для маршрута, состоящего, например, из двух манёвров, равно сумме времён, рассчитанных для каждого из манёвров по отдельности. Не было никаких сложностей и с интерпретацией различных признаков, что всегда приятно: если вес при признаке большой, значит признак значимый.
Публикации
Тем не менее, несмотря на кучу преимуществ, первые же попытки обучить эту модель оказались огорчающими: результаты были немногим лучше «геометрического времени», потому что мы теряли много что такое коэффициент в яндекс такси, заложенной в категориальных то есть нечисленных признаках манёвров — например, функциональный класс дорог, форма ребра, уровень дороги над землёй и другие остались «за бортом».Вот как рассчитывается цена поездки в момент заказа: Как мы знаем, учёт категориальных переменных — это всегда непростая задача, недаром для этого целый CatBoost придумали.
Бонусы действуют для партнёров Яндекс Такси в вашем городе. Срок действия бонуса ограничен. Об изменениях будет сообщено дополнительно Jun , Коэффициенты в taxilyft.ru могут быть как положительными, так и отрицательными. Положительные коэффициенты означают, что стоимость поездки будет выше стандартной, а отрицательные – что
И всё же мы попробовали решить эту проблему, воспользовавшись приёмом, аналогичным N-way-split, который используют в решающих деревьях. Учтём, что по классификации Народных Карт дороги делятся на 9 функциональных классова ещё бывает 5 видов конструктивных особенностей: две проезжие части, круговое движение, съезд, дублёр, разворот.К тому же на дороге или есть светофор или его нет — это ещё два значения. Теперь для каждой такой комбинации категориальных признаков будем отдельно учитывать остальные признаки, то есть исходно поделим нашу выборку на 90 независимых фрагментов. Из-за такого дробления мы в общей сложности получили несколько тысяч признаков, потому что по сути рассматривали каждый из них 90 раз — для каждой отдельной комбинации.
- Что такое коэффициент в taxilyft.ru. Коэффициент в taxilyft.ruто множитель, который может изменять стоимость поездки в зависимости от различных факторов
- Разбираемся в системе Яндекс Про: рейтинг, коэффициенты, уровни и зоны повышенного спроса. Мир такси полон нюансов и особенностей, особенно если речь идёт о работе с агрегаторами.
- Статья автора «ТАКСИШНЫЕ БУДНИ» в Дзене ✍: Откуда берётся повышающий коэффициент или фиолетовая зона в Яндекс такси?
- Что такое Яндекс цели в Яндекс Такси. Цель в Яндекс Таксиэто бонус за выполнение определенного числа заказов. В приложении водитель видит цель, необходимое .
Частично эту проблему удалось решить за счет L1-регуляризации она, в отличие от L2, умеет нивелировать влияние признаков, обнуляя веса при нихно в итоге по совокупности проблем подход пришлось признать тупиковым.
И всё-таки, проблема оставалась: как справиться с таким количеством признаков. У Яндекса есть Матрикснет — алгоритм машинного обучения, основанный на градиентом бустинге решающих деревьев, который успешно справляется с сотнями и даже тысячами признаков. Для начала мы попробовали подход «в лоб» и обучили Матрикснет на парах «маршрут — реальное время проезда».
Такой метод сразу же дал хороший результат, а дальнейшая работа по наращиванию количества признаков и тонкая настройка гиперпараметров алгоритма помогли получить ощутимый прирост в качестве прогнозирования. Но, несмотря на мгновенный «выхлоп», обусловленный попросту мощью Матрикснета, были и недостатки: Стало сложно интерпретировать результаты, потому что в случае градиентного бустинга над деревьями мы работаем, по сути, с чёрным ящиком.
Уже нельзя просто трактовать различные признаки в зависимости от их весов.
Последнее обновление 5 сент Сейчас расскажем, какие бывают бонусы и как они действуют. Если в городе действуют бонусы, их можно посмотреть на главном экране Яндекс Про — в разделе «Предложения». Потяните шторку вверх, и увидите подробную информацию:. Расскажем подробно как действует и когда начисляется каждый из бонусов.
Из модели пропала линейность — нельзя разбить маршрут на 2 кусочка, применить к ним модель, сложить и получить то же самое число, что и для маршрута целиком. Такую модель не получалось использовать в качестве маршрутной, ведь мы обучали ее на маршрутах целиком, а не на отдельных маневрах. То есть для наших задач использование Матрикснета «в лоб» не подошло.Чтобы наши водители больше зарабатывали, мы вводим повышающий коэффициент. Он действует в определенных районах города в определенное время.В итоге мы остались с двумя разными что такое коэффициент в яндекс такси, каждая из которых была по своему хороша, но и чем-то плоха.
И оно нашлось. Хотя такая функция очень напоминает задачу ранжирования в поиске оптимизация поисковой выдачи как единого целогов нужной форме такого инструмента Матрикснета среди готовых не было, поэтому нам пришлось реализовать его самостоятельно. После некоторых мук подбора правильного темпа обучения и что такое коэффициент в яндекс такси деревьев удалось получить модель, которая почти не проигрывала «чистому» Матрикснету по качеству, зато обладала линейностью.
Это позволяло использовать её в качестве маршрутной модели, а также открывало доступ к лёгкому использованию категориальных признаков за что такое коэффициент в яндекс такси их оцифровки и использования CatBoost. Результаты Вся эта история заняла достаточно много времени, однако в конечном счёте мы получили модель, которая одновременно удовлетворяла всем требованиям по быстродействию и давала необходимую точность при оценке времени.
Именно эта последняя характеристика дала возможность точно рассчитывать стоимость поездки на такси заранее, и не менять её по окончании пути. Последний вопрос — какие результаты мы получили, есть ли с чем сравнить. Разумеется, полный ответ потребовал бы обсуждения множества факторов и достаточно серьёзной аналитики. Но какие-то совсем простые оценки мы можем дать. Слева — старая версия приложения с примерным расчётом стоимости что такое коэффициент в яндекс такси.
Справа — текущая версия с точной ценой поездки в разных тарифах. Очевидно, что показ точной цены поездки в приложении Яндекс. Такси ещё в момент заказа — это само по себе существенное преимущество, которое делает сервис прозрачным для пользователей, поэтому здесь мы мало чем рисковали. Единственное, что оказалось сложно — это объяснить, что если человек приезжает не в ту точку Б, которую он указал при заказе, то вся поездка пересчитывается по таксометру, потому что в таких случаях наши расчёты бессмысленны.
Но это уже другая история. Поскольку таких случаев немного, большинство наших пользователей оценило не просто показ финальной цены перед поездкой, но и то, что в конце поездки она не меняется, даже если такси стояло в пробке или водитель её объезжал. И разумеется, они стали чаще указывать точку Б, понимая, что только в этом случае получают такой расчет.
Как мы и говорили в начале, если бы наши алгоритмы работали плохо и делали цену хорошей только для пользователя, это могло бы привести к существенной потере заработка водителей и, как следствие, к их оттоку.
Комиссия с заказов
Поиск Написать публикацию. Яндекс Как мы делаем Яндекс. Время на прочтение 10 мин. Любой из нас перед покупкой продукта или услуги старается узнать точную цену.