文件名称：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
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 19:32:18
python hadoop random-forest scikit-learn regression
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
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Predicting-Airline-Delays-master
----main.py(7KB)
----readme.md(1KB)
----pig.py(824B)
----script.pig(2KB)
----_config.yml(26B)
----readfile.py(316B)
----.gitignore(372B)
----script2.pig(3KB)