VinFast 앱은 언제 어디서나 차량과 원활하게 연결할 수 있게 해줍니다.

VinFast 앱을 실행하고 자동차와 즉시 연결하세요.

사용자의 선호도와 요구 사항을 중심으로 설계된 VinFast 앱은 손쉬운 차량 연결 및 편의성을 높이는 지능형 기능으로 가득 차 있습니다.

- 목적지 찾기 및 간편한 내비게이션

- 정비 및 수리 예약

- 앱을 통해 안전하게 서비스 결제

- 모든 거래 세부 정보 추적

VinFast 전기차 소유자를 위한 독점 스마트 기능:

- 즉시 도난 알림

- 차량 공유 시 접근 제어

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix import numpy as np

Load the dataset

data = { 'Passenger Count': [2, 4, 1, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'Distance Traveled (km)': [10, 15, 8, 12, 20, 25, 30, 35, 40, 45], 'Weather Condition': ['Clear', 'Rainy', 'Sunny', 'Cloudy', 'Snowy', 'Foggy', 'Windy', 'Thunderstorm', 'Hail', 'Drizzle'], 'Traffic Level': ['Low', 'Medium', 'High', 'Very High', 'Moderate', 'Heavy', 'Light', 'Congested', 'Free-flowing', 'Stop-and-go'] }

df = pd.DataFrame(data)

Encode categorical variables using one-hot encoding

weather_encoded = pd.get_dummies(df['Weather Condition'], prefix='Weather') traffic_encoded = pd.get_dummies(df['Traffic Level'], prefix='Traffic')

Drop original columns after encoding

df.drop(['Weather Condition', 'Traffic Level'], axis=1, inplace=True)

Combine encoded variables back to dataframe

df = pd.concat([df, weather_encoded, traffic_encoded], axis=1)

Features and target variable definition

features = ['Passenger Count', 'Distance Traveled (km)', 'Weather_Clear', 'Weather_Rainy', 'Weather_Sunny', 'Weather_Cloudy', 'Weather_Snowy', 'Weather_Foggy', 'Weather_Windy', 'Weather_Thunderstorm', 'Weather_Hail', 'Weather_Drizzle', 'Traffic_Low', 'Traffic_Medium', 'Traffic_High', 'Traffic_Very High', 'Traffic_Moderate', 'Traffic_Heavy', 'Traffic_Light', 'Traffic_Congested', 'Traffic_Free-flowing', 'Traffic_Stop-and-go']

target = df['Passenger Count'] # Assuming passenger count as target variable for simplicity