Prevendo Preço de Passsagens Aéreas com Machine Learning – Flight Price Prediction ✈️

O dataset Flight Price Prediction disponibilizado por Shubham Bathwal contém dados de reservas aéreas obtidas do website "Easy My Trip". Os dados cobrem o período de 11 de Fevereiro até 31 de Março de 2022, com 300261 registros.

1.1. Metas e objetivos

Este projeto tem objetivo de responder algumas perguntas de negócio e criar um modelo de Machine Learning para predição de preços de voos.

Perguntas de negócio

1. Preço varia de acordo com a Linha Aérea? e com a Classe?
2. Como os preços das passagens são afetados, entre 1 e 2 dias antes da viagem?
3. O preço muda de acordo com o período do dia para chegada e partida?
4. O preço muda de acordo com o destino de partida e chegada?

Resultados

Através de uma breve análise exploratória de dados foram respondidas as perguntas de negócio, e através da modelagem cheguei a um modelo com as seguintes métricas:

Métrica	Resultado
Mean Absolute Error	1588.4280
Mean Squared Error	8835481.4604
Root Mean Squared Error	2972.4537
R2 Score	0.9828

Ferramentas utilizadas

Features

Coluna	Descrição
airline	A linha aérea do voo
flight	O código de identificação do voo
source_city	A cidade de onde o voo está partindo
departure_time	Período do dia em qual o voo partiu
stops	Número de paradas entre a partida e o destino
arrival_time	Período do dia em que o voo chegou
destination_city	A cidade destino do voo
class	Classe do voo
duration	Duração em horas do voo
days_left	Diferença entre o dia da viagem e da reserva
price	Preço da passagem

Bibliotecas Python utilizadas

Manipulação de dados

• Pandas, Numpy.

EDA

• Seaborn, Matplotlib.

Machine Learning

• XGBoost, sklearn, feature_engine.

Exploratory Data Analysis

Comportamento da variável alvo

Target, features e as perguntas de negócio

1. Preço varia de acordo com a Linha Aérea? e com a Classe?

Vistara e Air India são as únicas empreas que oferecem o voos de classe Executiva e por isso tem os maiores valores de passagem aérea.

2. Como os preços das passagens são afetados entre 1 e 2 dias antes da viagem?

O preço de passagem aéreas tem tendência de serem maiores quanto mais próximo do voo.

3. O preço muda de acordo com o período do dia para chegada e partida?

A madrugada é o período onde se encontra as passagens mais baratas, já os voos a noite são os mais caros tanto para chegada quanto para partida.

4. O preço muda de acordo com o destino de partida e chegada?

Sim, os pontos de partida e destino tem influência no preço. Delhi é o destino mais barato, seguido por Hyderabad.

Matriz de correlação

Modelo de Machine Learning

Escolhi o XGBoost para este projeto, e as métricas resultantes após modelagem e tunagem de hiper parâmetros foram:

Métrica	Resultado
Mean Absolute Error	1588.4280
Mean Squared Error	8835481.4604
Root Mean Squared Error	2972.4537
R2 Score	0.9828