The Final Round : 자전거 수요 예측

[Files]
① train.csv : 서울시 마포구의 날짜별, 시간별 기상상황과 따릉이 대여 수 (기간: 2017년 4월, 5월)
② test.csv : count 외에는 train 데이터와 동일(기간: 2017년 6월)
③ submission.csv : submission 파일의 예시

[Data fields]
① train.csv - 서울시 날짜별, 시간별 기상상황과 따릉이 대여 수 (기간: 2017년 4월, 5월)

id : 날짜와 시간별 id
datetime : 날짜와 시간(날짜_시간)
temperature : 기온
precipitation : 강수량
windspeed : 풍속(평균)
humidity : 습도
visibility : 시정(視程), 시계(視界)(특정 기상 상태에 따른 가시성을 의미)
ozone : 오존
pm10 : 미세먼지(머리카락 굵기의 1/5에서 1/7 크기의 미세먼지)
pm2.5 : 미세먼지(머리카락 굵기의 1/20에서 1/30 크기의 미세먼지)
count : 해당 날짜, 시간에 따릉이 대여 수

③ submission.csv : submission 파일의 예시
id : 날짜와 시간별 id
count : 예측한 대여 수 기입