항공기의 운행을 따라가는 Schedule이라는 변수를 사용하여 높은 정확도로 지연편을 검출할 수 있었다.
- 2019.07~2019.11(4개월)
- Pandas, Numpy, Lightgbm, sklearn
- 항공기 지연 예측 과제
- 100만건의 데이터 핸들링
- 클래스 불균형 문제를 해결하고자 의사결정나무 기반이자 부스팅 모델인 Lightgbm 모델 사용
- 지연에 가장 영향을 끼치는 문제는 비행기 노선에 있어서 연이어 발생하는 A/C 문제(항공기 연결 문제)라고 판단
- 주어진 데이터에서 비행기의 노선은 정해져있다는 가정을 도입하고, 이를 검증 후 스케쥴이라는 변수 생성
- 지연이 아니라 예측했으나 실제로 지연인 경우(FN)가 현장 도입시 치명적이기 때문에 이를 반영하도록 재현율에 초점을 맞춰 Threshold 조절
- “스케쥴” 변수를 통해 정확도 13% 개선, 최종적으로 76%에서 89%의 정확도를 갖는 모델 구축
