Machine Learning för smartare pendling
Vid resor med kollektivtrafik finns det applikationer där en resenär kan söka efter resor. Resorna presenteras i en lista som oftast är sorterad efter avgångstid eller ankomsttid, vilket inte alltid stämmer överens med hur en resenär faktiskt väljer sina resor. Examensarbetet syftar till att utvärdera om det är möjligt att utveckla en maskininlärningsmodell som istället sorterar resorna utifrån reWhen traveling with public transport there is nowadays applications where a traveler can search for trips. The trips is presented as a list and is most often sorted by departure time or arrival time, which not always matches how a traveler actually chooses his trips. This thesis aims to test if it is possible to develop a machine learning model that instead sorts the trips by how a traveler has ch
