[충남대학교] 태양광 발전량 예측 AI 경진대회

충남대학교 | PBL | AI | Data Science

설명

1. train.csv : 학습 데이터

  • ID : 각 행의 고유한 번호
  • DHI : 수평면 산란일사량(Diffuse Horizontal Irradiance)
  • DNI : 법선면 직달일사량(Direct Normal Irradiance)
  • WS : 풍속(Wind Speed)
  • RH : 상대습도(Relative Humidity)
  • T : 기온(Temperature)
  • TARGET : 태양광 발전량 (kW) (목표 예측값)


2. test.csv : 테스트 데이터

  • ID : 각 행의 고유한 번호
  • DHI : 수평면 산란일사량(Diffuse Horizontal Irradiance)
  • DNI : 법선면 직달일사량(Direct Normal Irradiance)
  • WS : 풍속(Wind Speed)
  • RH : 상대습도(Relative Humidity)
  • T : 기온(Temperature)


3. sample_submission.csv : 제출 양식

  • ID : 각 행의 고유한 번호
  • TARGET : 태양광 발전량 (kW) (목표 예측값)

상세