Predicción de Precios de Vuelos
Proyecto de Ciencia de Datos para predecir precios de vuelos utilizando modelos de Machine Learning como Regresión Lineal, KNN y XGBoost.
Tecnologías
PythonMachine LearningScikit-learnRegressionXGBoostKNN
Descripción general del proyecto
El proyecto de Predicción de Precios de Vuelos aplica técnicas de Machine Learning para predecir los precios de billetes aéreos utilizando múltiples algoritmos de regresión. Se implementaron y compararon distintos modelos para identificar el más eficiente y preciso.
Características principales
- Implementación de múltiples algoritmos de regresión
- Preprocesamiento y feature engineering de datos
- Evaluación comparativa de modelos con métricas estándar
- Optimización de hiperparámetros
- Análisis de importancia de variables
- Validación cruzada para robustez del modelo
Tecnologías Clave
- Lenguaje: Python
- Machine Learning: Scikit-learn
- Algoritmos: Linear Regression, KNN, XGBoost
- Evaluación: MAE, R², MSE
- Preprocesamiento: Feature Engineering
- Validación: Cross Validation
Resultados Destacados
- Modelo optimizado con alta precisión predictiva
- Comparación efectiva entre diferentes algoritmos
- Identificación de factores clave en el precio de vuelos
- Sistema de evaluación robusto y reproducible
- Base sólida para implementación en producción
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