”Der Artikel beschreibt die Erfahrungen von Marcin Pionnier bei einem Datenwettbewerb zur Vorhersage von Verkehrsdaten. Er entwickelte 610 lineare Regressionsmodelle basierend auf verschiedenen Attributen wie der aktuellen Fahrzeit und vergangenen Datenpunkten. Durch den Einsatz von logarithmischen Funktionen konnte er seine Ergebnisse verbessern und erreichte eine öffentliche RMSE von 188,6. Pionnier verwendete Java und die Weka-Bibliothek, arbeitete mit begrenztem Arbeitsspeicher und nutzte mehrere Threads für die Modellberechnungen. Trotz seiner Ansätze wurde ein alternativer erfolgreicherer Modellmix für private Bewertungen nicht gewählt.