Previsão de atrasos em aeroportos com Machine Learning
Modelo de Machine Learning para previsão de atrasos em voos
✈️ Previsão de Atrasos em Voos com Machine Learning
Projeto de Data Science desenvolvido para prever atrasos em voos com base em variáveis como companhia aérea, tipo de aeronave, horários, duração do voo, origem/destino e feriados.
🔗 Repositório do Projeto: 👉 Clique aqui
🧠 Visão Geral
Este projeto demonstra como a aplicação de análise exploratória de dados e modelos de Machine Learning pode auxiliar na identificação de fatores críticos que influenciam atrasos em voos.
A proposta atende tanto passageiros, que desejam minimizar imprevistos, quanto gestores aeroportuários e companhias aéreas, que buscam otimizar operações.
🔧 Funcionalidades
📊 Análise Exploratória de Dados
Identificação de padrões com base em companhia aérea, tipo de aeronave, horários e datas comemorativas.🏗 Engenharia de Features
Transformação e criação de variáveis para melhorar a performance preditiva.🧠 Modelo de Machine Learning (Random Forest Regressor)
Algoritmo treinado com validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros.📈 Visualizações de dados
Gráficos e métricas que destacam os principais ofensores de atraso.🔮 Insights Práticos
Previsões úteis para planejamento pessoal e identificação antecipada de gargalos operacionais.
🛠 Tecnologias Utilizadas
- Python
- Pandas, NumPy
- Scikit-learn, Yellowbrick
- Seaborn, Matplotlib
- Jupyter Notebook
📌 Resultado Esperado
Com base nos dados analisados, é possível prever atrasos a partir de variáveis como:
✈️ Companhia Aérea 🕒 Horário 🛩 Tipo de Avião 📍 Origem e Destino 🗓 Feriados
Essas informações tornam possível antecipar problemas logísticos e minimizar impactos operacionais ou pessoais.
