基于监督式学习模型的航班延误分析与预测的任务书.docx

基于监督式学习模型的航班延误分析与预测的任务书
任务书
背景
在当今社会中，航空运输已经成为人们生活中不可或缺的一部分。因此，航班的延误问题也成为了人们关注的焦点。航班延误会带来很多困扰，例如旅客无法按时到达目的地，航空公司需要支付额外的费用，机场地勤管理也会受到影响。
为了能够更好地分析和解决航班延误问题，需要建立一个预测航班延误的模型，减少航班延误的发生。目前，监督式学习已经被广泛应用于预测问题中，因此我们可以使用监督式学习模型来预测航班延误。
任务描述
本次任务要求建立一个基于监督式学习模型的航班延误分析与预测系统。具体任务如下：
1.数据收集：首先，需要收集相关航班信息数据。数据相关信息包括出发地、目的地、起飞时间、到达时间、延误情况等。
2.数据预处理：在收集到数据之后，需要对数据进行预处理。对于缺失值、异常值等进行数据清洗、特征筛选和特征提取等操作。
3.建模训练：根据预处理后的数据，需要采用监督式学习算法进行模型的训练。我们可以使用常见的监督式学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
4.模型评估：在训练模型时，需要使用一些评估指标来评估模型的准确性、可靠性和泛化能力。例如，误差度量（MeanAbsoluteError、MeanSquaredError、RootMeanSquaredError等）。
5.系统部署：当得到了可靠、有效的模型之后，需要对模型进行集成和部署。将模型进行打包，以API形式在线上部署，以便后续使用。
任务要求
此次任务要求完成的关键点如下：
1.对航班信息数据进行采集、清洗、预处理和特征提取等操作，并对模型训练进行监管；
2.设计并开发模型训练和评估算法，以获得更准确、更可靠的模型；
3.充分考虑模型的可扩展性和实时性，保证各项指标的稳定性和鲁棒性；
4.完成任务报告，以详细的方法、步骤、结果和分析等内容，说明任务完成的情况。
任务分工
本次任务的分工情况如下：
1.数据收集与预处理：XXX、XXX
2.模型建立与训练：XXX、XXX
3.评估与部署：XXX、XXX
4.任务报告：XXX、XXX
任务进度
本次任务的进度计划如下：
第一周：任务计划制定、资料查阅和数据收集
第二周：数据清洗、预处理和特征提取
第三周：模型建立、训练与调优
第四周：模型评估、进行系统部署
第五周：完成任务报告和项目总结
本次任务要求了解机器学习、数据处理、Python等技术，同时还需要有独立分析和解决问题的能力。我们期待您能够在任务中展示您的实力，并取得优秀成绩！