Regresyon algoritmaları kullanarak uçuş rötarlarının tahmin edilmesi​
Estimating flight delays with regression algorithms
Yazar: BARIŞ ÖZDİÇLE
Danışman: PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Doğrusal regresyon = Linear regression ; Doğrusal regresyon modelleri = Linear regression models ; Ridge regresyon = Ridge regression ; Çoklu regresyon = Multiple regression

Özet:
Bu çalışmada, 2015 yılına ait 31 farklı değişkene göre tanımlanmış 5.800.000'den fazla uçuşun bulunduğu veri seti kullanılarak, kalkışta uçuş gecikmelerini tahmin etmeyi amaçlayan bir model geliştirilmesi hedeflenmektedir. Çalışmada; Matplotlib, Scikit-learn ve Pandas gibi kütüphanelerin yanı sıra -kolayca ve yüksek performanslı sonuçlar elde edilebildiği için- Python programlama dili kullanılacaktır. Özellikle Scikit-learn kütüphanesi matris işlemlerini, çapraz doğrulamayı (cross-validation) ve regresyon modellerini desteklediği için bu çalışmada fazlasıyla avantaj sağlamaktadır. Veri kümelerinin okunması ve yorumlanmasında; kalkış havalimanı ile gecikmeler arasındaki ilişki, kalkış ve varış noktaları ile gecikmeler arasındaki ilişki ve gecikmelerin zamansal değişkenliği incelenmektedir. Modelleme kısmında ise bir hava yolu şirketi ve bir havalimanı, bir hava yolu şirketi ve bütün havalimanları ile destinasyonların muhasebesi olacak şeklinde üç farklı model geliştirilmiştir. Çalışmada verilerin analizi için doğrusal, polinomal ve ridge regresyon tekniklerinden faydalanılmıştır. Modelleri geliştirirken yanıltıcı verilere dikkat edilecek, polinom derecesi ile veri kümesini bölerken çapraz doğrulama yapılacak ve veri kümesinin ayrılmasıyla ortaya çıkan eğilimden kaynaklı aşırı öğrenmenin (overfitting) önüne geçilmesi amaçlanacaktır.

Abstract:
In this study, it is aimed to develop a model that aims to estimate flight delays at take-off using a data set containing more than 5.800.000 flights defined according to 31 different variables from 2015. Python programming language will be used, since high performance results can be obtained easily by using libraries such as Matplotlib, Scikit-learn and Pandas. In particular, the Scikit-learn library provides a great advantage in this study as it supports matrix operations, cross-validation and regression models. In the reading and interpretation of data sets, the relationship between the departure airport and the delays, the relationship between the departure and arrival points and the delays, and the temporal variability of the delays will be examined. In the modeling part, three different models will be developed: an airline and an airport, an airline and accounting of all airports and destinations. Linear, polynomial and ridge regression techniques will be used to analyze data in the study. Attention will be paid to misleading data while developing models. When dividing the data set with the polynomial degree, cross-validation will be performed and overfitting due to the tendency that occurs with the separation of the data set will be prevented.