상금 :
500 만원
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