预测航班延误:使用Apache Hadoop和Python预测奥黑尔国际机场的航班延误 源码

预测航空公司延误 使用Hadoop通过2007年和2008年的数据预测奥黑尔机场的航班延误。使用Pig脚本,构建了一个特征矩阵,通过该矩阵我们可以训练和预测航空公司的延误,准确度约为80% 项目详情 建立了一个预测航空公司延误的模型,准确度约为80% 将航空公司数据集与UCI Repo的740万飞行记录一起使用 利用Pydoop实现MapReduce以构建特征矩阵 使用Pig脚本生成功能 使用Python,Scikit-Learn,Pig,Hadoop,HDFS,AWS EMR,IPython构建 技术指标 Python 2.7 Hadoop 2.7.3 Scikit学习 大熊猫 线性回