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감귤 착과량 예측 AI 경진대회

알고리즘 | 정형 | 회귀 | NMAE

상금 : 500 만원
976명 마감

대회안내 데이터 코드 공유 토크 리더보드

제출

설명

Dataset Info.

train.csv [파일]
ID : 과수나무 고유 ID
착과량(int) : 실제 감귤 착과량 (Target)
나무 생육 상태 Features (5개)

수고(m), 수관폭1(min), 수관폭2(max), 수관폭평균(수관폭1과 수관폭2의 평균)

데이터 기입은 cm 단위

새순 Features (89개)

2022년 09월 01일 ~ 2022년 11월 28일에 일별 측정된 새순 데이터

엽록소 Features (89개)

2022년 09월 01일 ~ 2022년 11월 28일에 일별 측정된 엽록소 데이터

test.csv [파일]
ID : 과수나무 고유 ID
나무 생육 상태 Features (5개)

수고(m), 수관폭1(min), 수관폭2(max), 수관폭평균(수관폭1과 수관폭2의 평균)

데이터 기입은 cm 단위

새순 Features (89개)

2022년 09월 01일 ~ 2022년 11월 28일에 일별 측정된 새순 데이터

엽록소 Features (89개)

2022년 09월 01일 ~ 2022년 11월 28일에 일별 측정된 엽록소 데이터

sample_submission.csv [제출양식]
ID : 과수나무 고유 ID
착과량(int) : 예측한 감귤 착과량

상세