基于航班延误预测的xgboost模型

## 一、背景 航班延误是旅客出行的最大烦恼，也是航空公司面临的严峻挑战。传统的航班延误预测方法，如Logistic回归、随机森林、神经网络，都有一定的效果，但仍然存在许多不足之处。考虑到xgboost具有高准确性、高效性和可扩展性的特性，因此可以采用xgboost来进行航班延误预测。 ## 二、目标 通过使用xgboost进行航班延误预测： 1. 改进传统方法对于航班延误预测的准度 2. 改进传统方法对于航班延误分布情况的准度 ## 三、数据集 1. 航司名字: 哪家航司飞行 2. 出发机场: 起飞地 3. 目标机场: 降落地 4. 起飞日期: 飞行日期 5. 起飞时段: 飞行时段(上午/中午/下午) 6. 天气情况: 天气情况(好/中/差) 7. 停留时间: 本站停留时间 8. 火车站信息: 火车站信息(是否开通) 9. 前一站信息: 前一站信息(是否开通) 10 . 风力大小 : 风力大小 11 . 旅客人数 : 旅客人数 12 . 本站历史平均耗时情况 : 本站历史平均耗时情况 13 . 前一站历史平均耗时情况 :前一站历史平