A carregar...
Dificuldade
A tua melhor pontuação
N/D
A Administração Federal de Aviação deseja desenvolver um sistema capaz de prever o atraso de um voo (em minutos) na chegada, com base em informações históricas sobre companhias aéreas, aeroportos e condições operacionais.
Para este propósito, é oferecido um conjunto de dados agregado ao nível de:
(ano, mês, companhia aérea, aeroporto).
| Nome | Descrição |
|---|---|
sample_id | ID único da amostra (ex: 0194048) |
year | Ano do relatório |
month | Mês do relatório |
carrier | Código da companhia aérea |
carrier_name | Nome completo da companhia aérea |
airport | Código do aeroporto (IATA) |
airport_name | Nome do aeroporto |
arr_flights | Número total de voos que chegaram |
arr_del15 | Número de chegadas com atraso >15 minutos |
carrier_ct | Atrasos atribuídos ao operador |
weather_ct | Atrasos causados por condições meteorológicas |
nas_ct | Atrasos causados pelo sistema nacional (NAS) |
security_ct | Atrasos de segurança |
late_aircraft_ct | Atrasos causados por aeronaves chegadas atrasadas |
arr_cancelled | Voos cancelados |
arr_diverted | Voos desviados |
delay | Variável alvo — atraso total na chegada (minutos, disponível apenas em train.csv) |
Nota: No arquivo
test.csv, a colunadelayestá ausente e deve ser prevista.
Treinar um modelo que prevê delay (em minutos) usando as características acima.
O resultado final será transmitido na forma de um arquivo submission.csv.
O arquivo deve ser:
sample_id,delay0194048,1320194049,00194050,215onde:
sample_id deve coincidir com os valores de test.csvdelay representa um número inteiro, a previsão do modeloA avaliação é feita usando MAE (Mean Absolute Error):
Sucesso e voo tranquilo! ✨