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。各質問はそれぞれ異なる目標と答えの選択を提示しますが、シナリオの本文はこのシリーズの各質問でまったく同じです。
Margie's Travelという旅行代理店が、米国の顧客に航空券を販売しています。
Margie's Travelは、フライト遅延に関する洞察と予測を提供してほしいと考えています。代理店は、フライトの出発が気象条件による遅延の可能性について近づくにつれて、顧客と通信するシステムの実装を検討しています。フライトデータには以下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
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運送業者：IATAによって割り当てられ、運送会社を識別するために一般に使用されるコード
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OriginAitportID：一意の空港を識別するためにUSDOTによって割り当てられた識別番号（フライトの
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原点）
DestAirportID：一意の空港を識別するためにUSDOTによって割り当てられた識別番号（フライトの
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先）
DepDel：出発遅延（分）
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DepDel30：出発が30分以上遅れたかどうかを示すブール値（a
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値が1の場合、出発が30分以上遅れたことを示します。天気データには、AirportID、ReadingDate（YYYY / MM / DD HH）、SkyConditionVisibility、WeatherType、WindSpeed、StationPressure、PressureChange、およびHourlyPrecipの各属性が含まれます。
あなたは30分以上の飛行遅延を予測することを計画しています。
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。この解決策は、過剰適合を最小限に抑え、データ漏洩を最小限に抑える必要があります。
どの属性を削除しますか？