Modelo de Machine Learning para predecir la cantidad de pedidos de taxis en la compañía Sweet Lift Taxi

Introducción

La compañía Sweet Lift Taxi necesita atraer a más conductores durante las horas pico en los diferentes aeropuertos, para esto ha recopilado información con datos históricos sobre pedidos de taxis en aeropuertos. A partir de esto se requiere predecir la cantidad de taxis para la próxima hora. La mejor opción es la construcción de un modelo de machine learning con series temporales que permita realizar dichas predicciones.

Objetivos

1. Construir un modelo de machine learning a partir de series temporales con un remuestreo de una hora.
2. Analizar los datos y observar su tendencia y estacionalidad.
3. Entrenar diferentes modelos con diferentes hiperparámetros. La muestra de prueba debe ser el 10% del conjunto de datos inicial.
4. Probar los datos en la muestra de prueba y escoger aquel modelo cuyo RECM no sea superior a 48.