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基于航班延误预测的xgboost模型
原始问题:

基于航班延误预测的xgboost模型

一、背景

航班延误是旅客出行的最大烦恼,也是航空公司面临的严峻挑战。传统的航班延误预测方法,如Logistic回归、随机森林、神经网络,都有一定的效果,但仍然存在许多不足之处。考虑到xgboost具有高准确性、高效性和可扩展性的特性,因此可以采用xgboost来进行航班延误预测。

二、目标

通过使用xgboost进行航班延误预测:

  1. 改进传统方法对于航班延误预测的准度
  2. 改进传统方法对于航班延误分布情况的准度

三、数据集

  1. 航司名字: 哪家航司飞行
  2. 出发机场: 起飞地
  3. 目标机场: 降落地
  4. 起飞日期: 飞行日期
  5. 起飞时段: 飞行时段(上午/中午/下午)
  6. 天气情况: 天气情况(好/中/差)

    1. 停留时间: 本站停留时间 8. 火车站信息: 火车站信息(是否开通) 9. 前一站信息: 前一站信息(是否开通) 10 . 风力大小 : 风力大小 11 . 旅客人数 : 旅客人数 12 . 本站历史平均耗时情况 : 本站历史平均耗时情况 13 . 前一站历史平均耗时情况 :前一站历史平
基于航班延误预测的xgboost模型
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AI / 模型Siliconflow
时间 / DATEApril 10, 2023, 4:52 PM
语言zh-CN
IP / 区域内蒙古自治区赤峰市