基于Catboost算法的航班延誤預(yù)測研究

李任坤，何元清

（中國民用航空飛行學(xué)院計算機(jī)學(xué)院，廣漢 618307）

0 引言

《2020年上半年全球機(jī)場和航空公司準(zhǔn)點率報告》指出，因新冠肺炎疫情席卷全球，各機(jī)場航班量較之以前呈現(xiàn)大幅縮減，2020年上半年各大機(jī)場實際排班航班量約970萬架次，同比下降46.63%。準(zhǔn)點率排名前三的國家依次是日本、中國和俄羅斯，分別為91.64%、88.36%和87.85%。航班延誤問題不僅打亂乘客的時間規(guī)劃，給公司帶來許多負(fù)面影響，還會影響后續(xù)的航班時間規(guī)劃。所以對航班延誤時間進(jìn)行預(yù)測可以預(yù)告機(jī)場和乘客提前采取相應(yīng)措施以減少或者避免后續(xù)影響，從而盡可能的減少航班延誤所帶來的損失。

目前在航班延誤預(yù)測領(lǐng)域，國內(nèi)外研究人員已進(jìn)行了深入探索。文獻(xiàn)［1］以XGBoost回歸算法為切入點，利用數(shù)據(jù)清洗加網(wǎng)格搜索結(jié)合交叉驗證的方法實現(xiàn)航班延誤預(yù)測模型的優(yōu)化。文獻(xiàn)［2］詳細(xì)介紹了GBDT模型的來源，該算法核心是通過學(xué)習(xí)之前決策樹的殘差來擬合當(dāng)前決策樹。文獻(xiàn)［3］介紹了一種新興的深度機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化算法，極限梯度提升（XGBoost）算法能適應(yīng)復(fù)雜的非線性關(guān)系，模型具有更佳的并行計算能力，能夠有效地解決過擬合問題。文獻(xiàn)［4］提出一種基于XGBoost模型升級的LightGBM模型，利用leaf-wise分裂策略，對已有的葉子結(jié)點進(jìn)行對比，從中選擇分類收益最大節(jié)點完成分裂，極大減少了模型的訓(xùn)練時間。文獻(xiàn)［5］使用了一種新型的Boosting算法CatBoost，創(chuàng)新性地在數(shù)據(jù)挖掘過程中選擇IV值分析進(jìn)行特征選擇，有效去除了冗余特征。

本次實驗通過分析BST網(wǎng)站上公開的航班數(shù)據(jù)，利用CatBoost算法對比不同特征對航班的影響程度，選擇對航班延誤影響因素較高的特征用以精準(zhǔn)預(yù)測航班延誤。本文先簡單介紹了CatBoost算法的原理，然后梳理了航班延誤預(yù)測的總體流程。①數(shù)據(jù)處理部分利用數(shù)據(jù)清洗和特征選擇輸出最優(yōu)樣本集。②數(shù)據(jù)分析部分通過網(wǎng)格搜索及交叉驗證方法并結(jié)合訓(xùn)練得到航班預(yù)測優(yōu)化模型。③使用類似算法LightGBM和XGBoost對同樣數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測結(jié)果比對，可以看出，CatBoost算法的延誤預(yù)測精確度更高，時間更短，可以有效預(yù)測航班延誤。

1 算法介紹和流程搭建

1.1 Cat Boost算法介紹

CatBoost是一種能夠很好地處理類別型特征的梯度提升算法庫，作為GBDT框架的一種改進(jìn)實現(xiàn)，其有著參數(shù)少、能夠匹配類別型變量以及準(zhǔn)確性較高的優(yōu)點，可以高效且合理地處理類別型特征。

1.1.1 類別型特征

CatBoost算法為了更好地選擇GBDT已有特征中存在的類別型特征，對以前的目標(biāo)變量統(tǒng)計法（Greedy Target-based Statistics）進(jìn)行了改進(jìn)，通過添加先驗分布項，使得數(shù)據(jù)分布免受噪聲和低頻的影響，公式示例如下：

為了避免回歸錯誤造成過擬合問題，Cat?Boost對已有葉子的節(jié)點值進(jìn)行計算，規(guī)避了多個數(shù)據(jù)集排列直接進(jìn)行計算。

1.1.2 梯度提升（Gradient Boosting）

梯度提升是利用不可重復(fù)的迭代變量，不斷循環(huán)添加子模型，同時確保損失函數(shù)逐漸減小。

假設(shè)f()為子模型，復(fù)合模型為

設(shè)損失函數(shù)為[ ]F(),，進(jìn)行迭代后添加全新子模型，隨著影響因子次高變量的梯度比前一次小，損失函數(shù)不斷減小。

作為GBDT的一種，CatBoost采用了完全對稱樹作為基模型，開創(chuàng)性地加入了自動轉(zhuǎn)換算法，將類別型通過計算轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征，達(dá)到高效處理類別型特征的目的。除此之外，Cat?Boost還解決了梯度偏差（Gradient Bias）和預(yù)測偏移（Prediction Shift）可能存在的問題，從而減少過擬合的發(fā)生，體現(xiàn)了本算法在提升準(zhǔn)確性和加強(qiáng)泛化方面有明顯改善。

1.2 搭建預(yù)測實驗流程

本文對預(yù)測實驗進(jìn)行了流程搭建，如圖1所示：第一步通過數(shù)據(jù)清洗對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用嵌入算法篩選出有利于模型預(yù)測準(zhǔn)確度的特征，獲取合適的樣本集后，將樣本特征隨機(jī)分為測試樣本集和訓(xùn)練樣本集，通過網(wǎng)格搜索和交叉驗證的方法組合出最優(yōu)參數(shù)解，再使用CatBoost算法對訓(xùn)練樣本集進(jìn)行訓(xùn)練獲得預(yù)測模型，最后將最優(yōu)參數(shù)組合帶入模型中得到航班延誤預(yù)測結(jié)果。

圖1 基于CatBoost的航班延誤預(yù)測流程

2 數(shù)據(jù)獲取、處理及分析

2.1 數(shù)據(jù)獲取處理

本文研究選取的是2019年全年的美國航班數(shù)據(jù)作為實驗，但因數(shù)據(jù)量巨大且考慮大型機(jī)場因自身原因造成的延誤可能性較小，篩選了由亞特蘭大哈茲菲爾德-杰克遜機(jī)場為出發(fā)機(jī)場，洛杉磯國際機(jī)場、西雅圖際機(jī)場或西雅圖塔科馬機(jī)場、芝加哥奧黑爾際機(jī)場、肯尼迪國際機(jī)場、舊金山國際機(jī)場為目的地的樣本數(shù)據(jù)38849條,每條樣本包含了計劃到港時間、起始機(jī)場距離、航班日期、航空公司代碼、始發(fā)機(jī)場代碼、目的機(jī)場代碼、原定出發(fā)時間、實際出發(fā)時間、實際到達(dá)時間等27個特征。因不同月份的天氣對預(yù)測相當(dāng)重要，故使用數(shù)值型的年月日作為航班日期的特征表達(dá)。

2.1.1 數(shù)據(jù)補(bǔ)齊處理

數(shù)據(jù)集出現(xiàn)空值將影響實驗結(jié)果，需要一定的值去填充空值，從而使數(shù)據(jù)完備化。通?；诮y(tǒng)計學(xué)原理，根據(jù)初始數(shù)據(jù)集中其余對象取值的分布情況來對一個缺失值進(jìn)行填充，在本實驗中，對于較高比例樣本存在缺失的情況，首先將樣本進(jìn)行分類，然后以該類中樣本的均值來插補(bǔ)缺失值，較少比例樣本則直接去除空值樣本。

2.1.2 數(shù)值型處理

本文中因航空公司代碼為非數(shù)值型，無法有效進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，需轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，本實驗采用15個航空公司的樣本數(shù)據(jù)，將航空公司按延誤率高低進(jìn)行排序，并使用1～15的數(shù)值代替航空公式代碼。

2.2 特征選擇

選取對航班預(yù)測結(jié)果有用的特征至關(guān)重要，無用的特征會對預(yù)測準(zhǔn)確度造成影響。先使用CatBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得每個特征的權(quán)值系數(shù)，權(quán)值系數(shù)越高就表明了特征對模型的重要性或者程度越高，本實驗在sklearn中使用Se?lectFromModel設(shè)置的閾值參數(shù)為0.001，低于該閾值的特征則認(rèn)為對模型不重要進(jìn)行剔除，最后特征選擇字段如表1所示。

表1 特征字段解釋說明

3 結(jié)果分析及對比

CatBoost算法是通過在數(shù)據(jù)上構(gòu)建多棵決策樹，匯總所有決策樹模擬結(jié)果的新型預(yù)測算法，本實驗中，為得到最優(yōu)參數(shù)組合，將參數(shù)可能存在的取值進(jìn)行依次列舉，得到組合結(jié)果后生成“網(wǎng)格”，然后將各網(wǎng)格結(jié)果帶入CatBoost算法進(jìn)行訓(xùn)練，最后利用交叉驗證評估測試集中的數(shù)據(jù)。通過評分函數(shù)得到評分最高的參數(shù)值，最后得到所有參數(shù)組合中的最優(yōu)參數(shù)組合。下一步調(diào)整和評估參數(shù)，本文使用了Grid?SearchCV來完成，從而得到最優(yōu)參數(shù)組合如表2所示。

表2 最優(yōu)參數(shù)組合

將前面經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，20%的數(shù)據(jù)作為測試樣本集，剩余80%作為訓(xùn)練樣本集，并通過CatBoost算法對訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練得到預(yù)測模型后，帶入測試集得到預(yù)測結(jié)果R-Squared為0.9897624，平均絕對誤差（MAE）為3.08分鐘，訓(xùn)練時間為106 ms。最后使用LightGBM算法、XGBoost算法對相同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行類比預(yù)測，對比結(jié)果見表3。其中RSquared代表方差，值越趨近1，表示預(yù)測越準(zhǔn)確；MAE值體現(xiàn)了預(yù)測值偏向真實值的差值；訓(xùn)練時間與算f法的運行速度成反比：時間越短說明運行速度越快。通過實驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，使用CatBoost算法進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果精度更高，訓(xùn)練時間更短。

表3 三種算法預(yù)測結(jié)果對比

4 結(jié)語

本文在航班受多種影響因素導(dǎo)致延誤的大背景下，使用了一種新型Boosting算法CatBoost進(jìn)行航班延誤預(yù)測，取得了良好效果。首先對美國的亞特蘭大哈茲菲爾德-杰克遜機(jī)場、肯尼迪國際機(jī)場等五大國際機(jī)場在2019年全年的航班數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，提取出對航班預(yù)測影響較大的關(guān)鍵類別型特征，并采用網(wǎng)格搜索和交叉驗證方法得到最優(yōu)參數(shù)組合，帶入數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲取的預(yù)測模型中，通過實驗分析，CatBoost算法的R-Squared為0.9897624，MAE為3.08分鐘、訓(xùn)練時間為0.106 s，相比于LightGBM、XGBoost算法，CatBoost在回歸指標(biāo)方面都具有明顯優(yōu)勢，表現(xiàn)出更高的預(yù)測精度和更短的預(yù)測時間。然而，由于現(xiàn)實中導(dǎo)致航班延誤的原因相當(dāng)復(fù)雜，本文在特征選擇和參數(shù)調(diào)整上還有待進(jìn)一步優(yōu)化，比如將天氣、空管控流、電子故障等因素列入特征樣本中，從而更趨近現(xiàn)實情況以提升預(yù)測準(zhǔn)確性。