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tags:
  - regression
  - random-forest
  - shap
  - forecasting
  - taiwan-port
license: mit
language: en
model-index:
  - name: Ocean Meets Forest
    results: []
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# 🌊 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。

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## 📘 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

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## ⚙️ 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：

```python
import joblib
model = joblib.load("rf_model_with_encoder.pkl")