Flight information and delay levels on test days.

NIAID Data Ecosystem2026-03-12 收录

航班延误预测

航班运行监控

数据链接：

https://figshare.com/articles/dataset/Flight_information_and_delay_levels_on_test_days_/14383429 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Flight information and delay levels on test days.

创建时间：

2021-04-07

ca-aird/air-traffic-2015-rlr

航班延误预测

天气影响

该数据集名为`air-traffic-2015-rlr`，涉及2015年美国国内机场的运输网络。机场表示为顶点，航班表示为边。每条边都与一个时间戳（航班日期）和一个特征向量相关联，该特征向量源自出发和到达机场的天气条件。航班延误时间通过航班持续时间进行归一化，作为边的目标，反映了航班延误的结果。任务是根据出发和目的地机场及其在航班计划起飞时的天气条件预测航班延误。数据集创建于2024年7月1日，最

Hugging Face2024-07-04 更新680

h2o_automl_saved_models_classif

自动机器学习

航班延误预测

Saved models from H2O AutoML run for the "Flight Delays" competition

kaggle2019-04-16 更新150

Flight Delay Prediction

航班延误预测

Can you predict which flights will be delayed in 5 years of data?

kaggle2022-10-07 更新110

US_flight-delay-2024

航班延误预测

航空运营分析

US Flight Delay 2024 是一个关于美国航班延误的表格回归数据集，来源于Kaggle的2024年航班数据。数据集包含100,000个样本和35个特征列，目标变量为arr_delay（到达延误分钟数，正值表示延误，负值表示提前）。数据经过清洗，移除了取消航班、缺失值和极端异常值（延误时间低于-100或高于+300分钟）。关键发现包括：航班起飞延误与到达延误高度相关（0.90）、延误在

Hugging Face2026-04-18 更新370

Airlines Departure Delay Prediction

航班延误预测

航空运营

该数据集包含了1000万个实例，每个实例由7个混合类型特征值组成，其中3个为名义特征，4个为数值特征。此外，这个数据集中不存在缺失值。规模达到了1000万实例，其任务是预测航空公司的航班延误情况。

arXiv110