Airline flyes

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Este proyecto se centra en desarrollar un modelo predictivo para identificar vuelos con retrasos mayores a 15 minutos, protegiendo así la liquidez mediante un ahorro de $150 por pasajero afectado. Utilizando PySpark para el análisis de 5.3 millones de registros, el enfoque se basa en el ahorro financiero y la optimización de variables clave como el horario de salida y la aerolínea. Se utilizaron técnicas de submuestreo para equilibrar los datos, optando por el modelo de Random Forest que...