<본선> 데이터·AI를 활용한 물가 예측 경진대회 : 농산물 가격을 중심으로

안녕하세요. 저희는 팀 ZAKILL입니다. 
정부 정책에 활용하기 위한 농산물 가격 예측 모델을 만드는 것에 있어, 저희가 가장 중요시하게 생각한 점은 '일반화'와 '설명 가능성'입니다. 
아무리 좋은 예측 모델을 만들었다고 할지라도, 해당 모델이 테스트 데이터에 과적합 된 것이라면 그 모델은 향후 사용에 어려움이 있을 것입니다. 
이 점에 착안하여 테스트 데이터 이후의 데이터에 활용하더라도 본 팀에서 만든 모델이 예측하는데 어려움이 없고자, 최대한 '일반화' 된 모델을 만들려 노력했습니다. 

나아가 정책을 펼치는 것의 근거가 될 수도 있다는 점에서, 저희는 설명 가능한 모델을 만드는 것에 많은 공을 기울였습니다. 
저희 모델은 어떤 품목에 왜 그런 예측값을 주었는지에 대한 명확한 설명이 가능한 모델입니다. 
이는 데이터 분포의 특징을 잘 반영한 피처와, 설명 가능한 모델들을 중점적으로 사용하였기 때문에 가능한 일이라 생각합니다. 
저희 모델의 예측값을 물가 예측에 활용한다면, 이 모델이 어떤 과정을 통해 그러한 값을 주었는지를 역추적하여, 예측값의 도출 과정을 말로써 설명할 수 있다는 
장점이 있기에, 정책 수립에 있어 보다 안정적인 근거가 될 수 있습니다.

좋은 대회 열어주심에 감사드리며, 저희 모델 뿐만 아니라 참가자 모두의 뛰어난 모델이, 안정적이고 선진적인 물가 안정화 정책에 있어 큰 보탬이 되길 기원합니다!