확인 중 데이터를 읽는 중

수집 간격과 노선별 응답을 확인하고 있다.

—대 지금 운행

--:--:-- 마지막 응답 · KST

—

계획 대비 수집

—건

학습 라벨

—

좌석 제공

—

응답 p95

노선별 좌석

0석률 분모는 좌석정보 제공 차량이다.

노선 데이터를 읽는 중

학습 흐름 · 검열

운영 대리값이며 학습 표본 수와 같지 않다.

학습 라벨 흐름

학습 라벨 계약 집계 대기

—진행 관측쌍

—90초 이내 진행 관측쌍

—Δ=1 진행 관측쌍

—끝 좌석 제공 학습 라벨

—0석 학습 라벨

Δ=1 끝 좌석 제공률 —

전체 진행 관측쌍 대비 학습 라벨률 —

학습 라벨 중 0석률 —

— 총검열 — gap 원인 · 90초 초과 — jump 원인 · 순번 점프 — 겹침 gap·jump는 중복 가능 · 겹침 = gap + jump − 총검열

— 차량행 — 만석 관측 — 진행 관측쌍

다섯 칸은 모두 같은 차량의 진행 관측쌍 단위다. 학습 라벨은 0<관측 간격≤90초, 동일 차량, 정규화 진행 Δ=1, 끝 좌석≥0을 모두 만족할 때만 센다.

응답·레코드 품질

응답시간 표본 —건

—좌석 제공률

—호출 성공률

—응답 p50

—응답 p95

—응답 최대

—좌석 미제공

— 호출 실패 — 0대 응답 — 쿼터 거부 — 원천 읽기 오류 — 제외 레코드

좌석정보 미제공(-1)은 만석으로 바꾸지 않고 제공률의 분모에만 남긴다.

전날 완료 자료 · 모델 평가

완료된 날짜만 시간순으로 평가한다.

—평가 완료일 · KST

—평가 표본

—실제 만석

—평가 날짜 수

일일 모델 평가를 읽는 중

50점은 이전 날짜의 만석률만 쓴 기준 모델이다. 점수는 정확도 백분율이 아니라 다섯 지표를 고정 비율로 합친 값이다. 표본 관문을 통과하기 전에는 최종 모델 선정에 쓰지 않는다.

24시간 수집 맥박

5분 버킷 · KST 공통 시간축

— / —오늘 호출

— / —추적 뒤 응답 / 예정

—미수집 추정

—노선 최장 공백

5분 버킷 선택 —

—응답 / 예정

—계획 달성률

—좌석 제공 / 0석률

—학습 라벨 / 0석

—총검열 / gap / jump

—응답 p95

시간대별 0석 관측률

차량 관측행 중 좌석 제공 행의 0석 비율이다.

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