인공지능2 [ASHRAE - Great Energy Predictor III] 데이터 파악하기 이번에는 ASHRAE 대회에서 제공된 데이터 구조 및 컬럼 속성 에 대해 간단하게 파악해보고자 합니다. 보통 저는 캐글 대회를 시작하면 공개 Kernel로가서 Vote 수가 가장 많은 데이터 시각화 또는 Starter Code라고 적혀 있는 커널을 고르고 필사를 하면서 데이터의 구조와 컬럼 속성을 파악합니다. 아래 작성된 내용은 공개커널1 / 공개커널2 을 참조하여 작성했습니다. ㅁ 구조 및 속성 - 데이터는 세 종류로 제공됩니다. 이 중 타겟 컬럼은 Train 테이블의 "meter_reading" 값이며 "meter" 컬럼에 의해 Electricity/Chilledwater/Steam/Hotwater 로 측정 영역이 구분됩니다. 날씨 정보 / 건물 정보 / 건물 전력측정치(Target) ㅁ EDA(Ex.. 2019. 12. 5. [ASHRAE - Great Energy Predictor III] 대회 소개 이번에 리뷰할 대회는 ASHRAE(어슈래)에서 주최한 ASHRAE - Great Energy Predictor III 입니다. ※ ASHRAE : The American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, 미국의 공조냉동공학회 세계 각국의 1000개가 넘는 건물에서 생성된 3년간의 Electricity/Chilledwater/Steam/Hotwater 영역에서의 사용량을 기반으로 모델링을 하는 대회로 Input 인자로는 빌딩 정보, 날씨 정보가 주어졌습니다. 참고로 이 대회는 Data Leakage가 있어 참가자들 사이에서 말이 많아 주최측에서 Private Score를 매길 때 Leakage된 건물 Id는 제외할 것이라고.. 2019. 12. 5. 이전 1 다음
