Projeto de conclusão do curso Machine Learning Engineer Nanodegree que tem como objetivo desenvolver um modelo de classificador capaz de prever a ocorrência de cancelamentos ou atrasos nos voos a partir da previsão do tempo (dos aeroportos) e o horário dos voos. Para treinar o classificador foram utilizados os registros de voos e previsões do tempo de 10 aeroportos de grande importância no Brasil.
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O script "parser.py" é responsável por unir os registros de voo e as previsões do tempo dos aeroportos em um único arquivo.
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o script "visuals.py" é responsável por gerar os gráficos no Jupyter Notebook
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Foram utilizadas as bibliotecas sklearn, pandas,matplotib, numpy,scipy e seaborn
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A pasta "Processamento" contém os dados dos 10 aeroportos utilizados para criar o modelo de classificação.
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A pasta "Processamento_Val" contém os dados de 4 aeroportos, utilizador para avaliar o desempenho do modelo com novos dados.