Vorhersage der Flugverspätung - Schwierigkeit: MEDIUM

Aufgabenbeschreibung

✈️ Vorhersage von Flugverspätungen 🕒

🇷🇴 Kontext

Die Bundesluftfahrtbehörde möchte ein System entwickeln, das die Verspätung eines Fluges (in Minuten) bei der Ankunft vorhersagen kann, basierend auf historischen Informationen über Fluggesellschaften, Flughäfen und Betriebsbedingungen.

Zu diesem Zweck wird Ihnen ein Datensatz zur Verfügung gestellt, der auf folgender Ebene aggregiert ist:
(Jahr, Monat, Fluggesellschaft, Flughafen).

📦 Verfügbare Merkmale

Name	Beschreibung
`sample_id`	Eindeutige ID der Stichprobe (z.B.: `0194048`)
`year`	Jahr der Berichterstattung
`month`	Monat der Berichterstattung
`carrier`	Code der Fluggesellschaft
`carrier_name`	Vollständiger Name der Fluggesellschaft
`airport`	Flughafencode (IATA)
`airport_name`	Name des Flughafens
`arr_flights`	Gesamtzahl der angekommenen Flüge
`arr_del15`	Anzahl der Ankünfte mit Verspätung >15 Minuten
`carrier_ct`	Dem Betreiber zugeschriebene Verspätungen
`weather_ct`	Durch Wetterbedingungen verursachte Verspätungen
`nas_ct`	Durch das nationale System (NAS) verursachte Verspätungen
`security_ct`	Sicherheitsverspätungen
`late_aircraft_ct`	Durch verspätet angekommene Flugzeuge verursachte Verspätungen
`arr_cancelled`	Annullierte Flüge
`arr_diverted`	Umgeleitete Flüge
`delay`	Zielvariable — Gesamtverspätung bei der Ankunft (Minuten, nur in `train.csv` verfügbar)

Hinweis: In der Datei test.csv ist die Spalte delay nicht vorhanden und muss vorhergesagt werden.

🎯 Ziel der Aufgabe

Trainieren Sie ein Modell, das delay (in Minuten) unter Verwendung der oben genannten Merkmale vorhersagt.

Das Endergebnis wird in Form einer Datei submission.csv übermittelt.

📝 Format der Einreichung

Die Datei muss folgendes Format haben:

Python
1sample_id,delay20194048,13230194049,040194050,215

wobei:

sample_id mit den Werten aus test.csv übereinstimmen muss
delay eine ganze Zahl darstellt, die Vorhersage des Modells

📊 Bewertung

Die Bewertung erfolgt mit MAE (Mean Absolute Error):

$MAE$

🏆 Endpunktzahl

MAE ≤ 400 → 100 Punkte
MAE ≥ 600 → 0 Punkte
Für Zwischenwerte wird eine proportionale Punktzahl zwischen 0 und 100 vergeben.

🔎 Anmerkungen

Sie können jede beliebige ML-Technik verwenden.
Vorverarbeitung, Encoding und Feature Engineering sind erlaubt.

Viel Erfolg und guten Flug! ✨