Flight delay prediction - Dificultate: MEDIUM

Descrierea problemei

✈️ Predicția întârzierii unui zbor 🕒

🇷🇴 Context

Administrația Federală a Aviației dorește să dezvolte un sistem capabil să prezică întârzierea unui zbor (în minute) la sosire, pe baza informațiilor istorice despre companii aeriene, aeroporturi și condiții operaționale.

Pentru acest scop, vi se oferă un set de date agregat la nivel de:
(an, lună, companie aeriană, aeroport).

📦 Caracteristici disponibile

Nume	Descriere
`sample_id`	ID unic al eșantionului (ex: `0194048`)
`year`	Anul raportării
`month`	Luna raportării
`carrier`	Codul companiei aeriene
`carrier_name`	Numele complet al companiei aeriene
`airport`	Codul aeroportului (IATA)
`airport_name`	Numele aeroportului
`arr_flights`	Număr total de zboruri care au sosit
`arr_del15`	Număr de sosiri cu întârziere >15 minute
`carrier_ct`	Întârzieri atribuite operatorului
`weather_ct`	Întârzieri cauzate de condiții meteo
`nas_ct`	Întârzieri cauzate de sistemul național (NAS)
`security_ct`	Întârzieri de securitate
`late_aircraft_ct`	Întârzieri cauzate de aeronave sosite târziu
`arr_cancelled`	Zboruri anulate
`arr_diverted`	Zboruri deviate
`delay`	Variabila țintă — întârzierea totală la sosire (minute, disponibil doar în `train.csv`)

Notă: În fișierul test.csv, coloana delay este absentă și trebuie prezisă.

🎯 Obiectivul problemei

Antrenați un model care prezice delay (în minute) folosind caracteristicile de mai sus.

Rezultatul final va fi transmis sub forma unui fișier submission.csv.

📝 Formatul submisiei

Fișierul trebuie să fie:

Python
1sample_id,delay20194048,13230194049,040194050,215

unde:

sample_id trebuie să coincida cu valorile din test.csv
delay reprezintă un număr întreg, predicția modelului

📊 Evaluare

Evaluarea se face folosind MAE (Mean Absolute Error):

$MAE$

🏆 Scor final

MAE ≤ 400 → 100 puncte
MAE ≥ 600 → 0 puncte
Pentru valorile intermediare se acordă punctaj proporțional între 0 și 100.

🔎 Observații

Sunteți liberi să folosiți orice tehnică de ML.
Preprocesarea, encodingul și feature engineering-ul sunt permise.

Succes și zbor lin! ✨

Fișiere

Descarcă fișierele problemei

Trimite soluția

Încarcă manual fișierul de rezultat. Poți atașa și codul sursă.Maximum 100 MB în total

Fișier trimitere

Apasă pentru a încărca sau trage și plasează

CSV, ZIP, etc. (MAX. 100MB)

Fișier cod sursă (opțional)

Apasă pentru a încărca sau trage și plasează

Arhivă, notebook sau fișier de cod

Autentifică-te pentru a încărca o trimitere.

Lucrează și trimite din Google Colab

Deschide notebookul pregătit pentru această problemă. Prima celulă descarcă datele, iar când ai terminat poți trimite soluția la evaluare direct din notebook.

Trimiterile din Colab folosesc același evaluator și aceleași limite. Rezultatul apare în „Trimiterile mele”.

MLCompete poate accesa doar notebookul pe care îl creează în Drive, nu și celelalte fișiere.

Nu se deschide? Folosește un cod temporar

Generează codul aici, deschide notebookul public și introdu-l când îl cere prima celulă.

Autentifică-te mai întâi pe MLCompete pentru a genera un cod temporar.

Deschide notebook-ul public în Colab

Lipește codul doar atunci când îl cere notebook-ul. Nu îl distribui nimănui.