Flygresor.se, a leading flight comparison platform, uses machine learning to rankflights based on their likelihood of being clicked. The main goal of this project was toimprove this flight sorting to obtain a better user experience. The platform's existingmodel is based on a neural network approach and a limited set of features. The solution involved developing and comparing two machine learning models, Random Forest and XGBoost besides using a set of existing and newly created features. TheXGBoost model demonstrated superior performance by significantly improving theprediction of clicked flights by 4.18% while also achieving a remarkable increase inefficiency by being 125 times faster than the existing model. / Flygresor.se, en ledande plattform för jämförelse av flygresor, använder maskininlärning för att ranka flygresor baserat på deras sannolikhet att bli klickade. Huvudmåletmed detta projekt var att förbättra denna flygsortering för att få en bättre användarupplevelse. Plattformens befintliga modell är baserad på ett neuralt nätverk och ettbegränsat antal funktioner. Lösningen innebar att utveckla och jämföra två maskininlärningsmodeller, Random Forest och XGBoost, förutom att använda en uppsättning befintliga och nyskapade funktioner. XGBoost-modellen visade bättre prestandagenom att förbättra predikteringen av de klickade flygresor med 4,18 % samtidigt somden uppnådde högre nivå av effektivitet genom att vara 125 gånger snabbare än denbefintliga modellen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-343513 |
| Date | January 2024 |
| Creators | Jabeli, Habib |
| Publisher | KTH, Hälsoinformatik och logistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-CBH-GRU ; 2024:17 |
Page generated in 0.002 seconds