Prédire les retards de vols en créant un modèle Machine Learning en Python
Importez des données sur les arrivées de lignes aériennes dans un notebook Jupyter et utilisez Pandas pour les nettoyer. Ensuite, générez un modèle Machine Learning avec Scikit-Learn et utilisez Matplotlib pour visualiser la sortie.
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez :
- Créer un notebook Azure et importer des données sur des vols
- Utiliser Pandas pour nettoyer et préparer les données
- Utiliser Scikit-learn pour créer un modèle Machine Learning
- Utiliser Matplotlib pour visualiser la sortie
Prérequis
Connaissance élémentaire de Python