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온도추정경진대회 (3)
솜씨좋은장씨
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데이콘 온도추정 경진대회 도전 7, 8회차입니다. [공공] AI프렌즈 시즌1 온도 추정 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 첫번째 시도 오늘은 LightGBM모델의 하이퍼 파라미터를 늘려서 시도해보았습니다. Y18 데이터는 비어있는 구간은 Y06, Y09, Y12, Y16, Y17을 평균 낸 값을 넣어주어 비어있지않은 구간의 데이터와 함께 사용했습니다. data_for_graph = train.loc[:, ['Y06', 'Y09', 'Y12', 'Y16', 'Y17']].dropna() plt.figure(figsize=(20, 10)) plt.plot(data_for_graph) import numpy as np new_Y_18 = [] for ..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/xsANn/btqCNG4H4j9/4QXojPg5vcfpNIol3sT0C0/img.png)
데이콘 온도추정 경진대회 도전 4회차입니다. [공공] AI프렌즈 시즌1 온도 추정 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 오늘은 그동안 계속 해보고 싶었던 방법을 도전해보았습니다. 30일 동안의 Y00 ~ Y17까지의 센서 데이터를 가지고 Y18 센서의 데이터만 존재하는 3일동안의 Y00 ~ Y17 센서 데이터를 예측한 후 가장 비슷한 센서데이터를 선택하여 그 데이터를 바탕으로 앞쪽에 30일 가량 비어있는 Y18데이터를 채워넣어 학습하고 결과를 도출해보았습니다. 먼저 ligthGBM의 LGBMRegressor를 활용하여 3일간의 Y00 ~ Y17센서 데이터를 예측해보았습니다. 최적의 파라미터를 구하는데에는 GridSearchCV를 활용하였습니다. lg..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/biidzz/btqCD8PesKk/rs0a7SHyMSeEe0tV3RgfUk/img.png)
데이콘! 온도추정 경진대회! 도전 2회차입니다. [공공] AI프렌즈 시즌1 온도 추정 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 오늘은 사용하는 데이터를 늘려보고 다중 선형회귀 분석 방법도 활용해보았습니다. 먼저 어떤 데이터를 추가할까 고민해보면서 대회 설명으로가서 대회의 배경을 다시 읽어보았습니다. 저가의 센서로 온도를 측정하였고 우리는 그 저가의 센서들 중 하나의 결과를 예측해야합니다. 주어진 데이터는 다음과 같습니다. 대회 도전 전에 히트맵을 통해서 센서와 기온의 상관관계가 높다는 것을 알게되었고 Y18센서의 데이터가 있는 3일치의 기온데이터와 센서 데이터를 가지고 첫날 결과를 내고 제출을 해보았습니다. 먼저 상관 관계가 낮은 데이터도 예측에 많이 ..