注：この質問は、同じシナリオを使用する一連の質問の一部です。あなたの便宜のために、シナリオは各質問で繰り返されます。各質問には異なる目標と回答の選択肢がありますが、シナリオのテキストはこのシリーズの各質問で全く同じです。
Margie's Travelという旅行代理店は、米国の顧客に航空券を販売しています。
Margie's Travelは、飛行の遅れについての洞察と予測を提供したいと考えています。当局は、気象条件による遅延の可能性について、飛行機の出発が近づくにつれて、顧客に連絡するシステムの導入を検討している。フライトデータには、次の属性が含まれています。
DepartureDate：1時間あたりの粒度で集計された出発日

キャリア：IATAによって割り当てられ、キャリアを識別するためによく使用されるコード

OriginAitportID：ユニークな空港を特定するためにUSDOTによって割り当てられた識別番号（フライトの

原点）
DestAirportID：ユニークな空港を特定するためにUSDOTによって割り当てられた識別番号。

先）
DepDel：出発遅延（分）

DepDel30：出発時刻が30分以上遅延したかどうかを示すブール値。

空港ID、ReadingDate（YYYY / MM / DD HH）、SkyConditionVisibility、WeatherType、WindSpeed、StationPressure、PressureChange、HourlyPrecipの各属性が含まれています。
30分以上の飛行遅延を予測する予定です。
データに正確に適合するトレーニングモデルを構築する必要があります。ソリューションは、過度の取り付けを最小限に抑え、データ漏洩を最小限に抑える必要があり
どの属性を削除する必要がありますか？