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Flight Delay Prediciton at an Airport Using Maching Learning

机译:基于机器学习的机场航班延误预测

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摘要

The increasing demand for air transportation makes the problem of flight delays increasingly prominent. Accurate prediction of flight delays is of great significance to passengers' travel and the operation of airlines. In this paper, we establish a flight delay prediction model to predict the departure delay of Newark Liberty International Airport based on Catboost algorithm. The result shows that the prediction accuracy of our model can reach 0.77. In addition, we also analyze the contribution of each feature in the prediction by using SHAP.
机译:航空运输需求的增长使得航班延误问题日益突出。准确预测航班延误对旅客的出行和航空公司的运营具有重要意义。本文建立了一个基于Catboost算法的航班延误预测模型,以预测纽瓦克自由国际机场的离港延误。结果表明,该模型的预测精度可以达到0.77。此外,我们还使用SHAP分析了每个特征在预测中的贡献。

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