利用机器学习进行航班延误分类预测的研究项目
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简介：
本研究项目运用机器学习技术，致力于开发高效算法模型，以精准预测航班延误情况，旨在优化航空运输行业的运营效率和乘客体验。
项目背景：
航班延误对于航空公司和旅客来说都是一个重要的问题。它不仅给航空公司带来经济损失，还会让旅客感到不便甚至困扰。因此，利用机器学习技术准确预测航班延误可以帮助相关方提前做好准备，并做出更好的决策。
适用人群：
本项目适合对航空行业感兴趣的数据科学家及机器学习工程师参与。通过该项目可以提供实际应用案例，在分析和预测航班延误的基础上为航空公司提供有效的决策支持。
项目内容包括以下几方面：
1. 数据清洗与特征工程：处理原始数据中的缺失值、异常值等问题，同时提取出有助于预测航班延误的相关特征。
2. 探索性数据分析及可视化：通过统计方法和图表工具对经过预处理的数据进行深入分析，揭示航班延误的分布特点及其影响因素之间的关系等信息。
3. 机器学习建模：应用逻辑回归、支持向量机（SVM）、K近邻算法(KNN)、随机森林以及XGBoost等多种模型来构建分类预测系统以解决航班延误问题。
4. 模型优化与评估：通过调整参数等方式不断改进所建立的机器学习模型，同时利用准确率、精确度和召回率等指标对不同方案的效果进行对比分析，最终选定最优解。
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