🌊 Ocean Meets Forest：台中港艘次預測模型
本模型為 2025 年第五屆交通部航港局大數據競賽參賽作品，旨在預測台中港每月船舶進出艘次，結合隨機森林回歸與 SHAP 模型解釋技術，建立一套具備高度精準度與解釋性的智慧港口預測系統。
📘 專案背景
- 資料期間：2020 年 5 月 ～ 2025 年 4 月
- 資料來源：交通部 iMarine 航港發展資料庫
- 主要任務：艘次預測 + 特徵貢獻解釋
- 專案主題：「海洋與森林的交會」象徵 AI 技術（Random Forest）與海事專業融合創新
⚙️ 使用模型
模型檔案為：
rf_model_with_encoder.pkl：包含已訓練之隨機森林模型與前處理編碼器
你可以這樣載入模型：
import joblib
model = joblib.load("rf_model_with_encoder.pkl")
Inference Providers
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