航班延误预测算法：数据预处理与GDBT模型

"该文档是关于携程机票航班延误预测大赛的算法说明，由摸石头过河团队编写。文档详述了算法的思路、数据预处理、编码、模型选择及调参步骤，旨在对航班延误进行预测。" 算法文档1主要讲述了如何通过一系列处理步骤来构建航班延误预测模型。首先，算法的核心在于数据预处理，这一阶段主要包括以下几个关键知识点： 1. **UTC时间转换**：将UTC时间转化为标准时间格式，以匹配机场特情表中的时间格式，便于后续计算和分析。 2. **提取特征**：从历史航班动态数据中，提取出航班的关键时间信息，如计划起飞日期、计划到达日期、计划起飞和到达时刻、航班月份等，这些信息对于预测延误至关重要。 3. **计算延误时间**：利用实际起飞和到达时间与计划时间的差值，计算起飞延误时间和到达延误时间，这是衡量航班是否延误的主要指标。 4. **处理取消航班**：将取消的航班设定为延误10小时，这样在分析模型时可以考虑取消航班的影响。 5. **计划飞行时间**：通过计划到达时间减去计划起飞时间，计算航班的预计飞行时长，这可能影响航班是否延误。 6. **前序航班延误时间**：识别并计算前序航班的到达延误时间，这是一个重要的输入特征，因为前序航班的状态可能直接影响当前航班的起飞。 7. **起飞间隔**：计算航班间的起飞间隔，短的间隔可能增加航班延误的风险。 8. **航空公司识别**：从航班号中提取出航空公司的代号，不同航空公司的运营策略和管理效率可能影响其航班的延误率。 9. **航班性质分类**：根据航班号区分航班类型，如补飞航班、国内航班和国际航班，这些特性可能影响航班的延误概率。 10. **天气数据处理**：对城市天气表进行预处理，将气温分为高温、低温和其他类别，并对天气情况进行统计，以反映天气条件对航班的影响。 在数据预处理完成后，算法模型的选择和编码工作也非常重要。文档中提到采用了**GDBT（Gradient Boosting Decision Tree）**模型进行训练，这是一种集成学习方法，能够通过组合多个决策树来提高预测性能。调参步骤涉及寻找最优模型参数，以提升模型的预测精度。 最后，文档还涵盖了提交文件的说明、代码实现、运行环境和变量解释等内容，为参赛者提供了完整的流程指南，帮助他们理解和实现这个预测模型。通过这样的流程，团队试图从大量复杂的数据中挖掘出航班延误的模式，从而提供准确的预测。