‘Korea East-West Power Corporation’ Solar Power Prediction AI Competition

Algorithm | Structured | Regression | Energy | NMAE

16,000,000 KRW
1,604 Users Completed

Practice

Overview Data Code (share) Talk Leaderboard

Submission

EDA & nfold cv를 위한 customized class & baseline

동준이

2021.05.05 13:43 7,059 Views language

1. 다양한 측면에서의 EDA를 해 보았습니다.

2. n-fold cross validation을 위한 사용자 정의 클래스를 만들어 보았습니다.

3. 간단한 베이스라인부터, EDA결과를 참고한 advanced model 까지 구현해 보았습니다.

Code

5 Comments

comment

0 / 1000

물질이해

2021.05.05 16:22

Cloud 같은 경우에는 예보에서는 1(맑음) ~ 4(흐림)으로 구분되어 있지만, 계측데이터는 0 ~ 10으로 구분되어 있는 걸로 알고 있습니다. 해당 부분에 대하여 변환하는 코드를 추가하신다면, Cloud에서 다른 경향을 볼 수 있을 것 같네요.

동준이

2021.05.05 18:07

좋은 정보 감사합니다. 뭔가 이상하다 싶었습니다ㅎㅎ!

신동혁pesl

2021.05.06 14:51

감사합니다. 혹시 이렇게 풍향처럼 재생성된 데이터도 예측에 활용 가능할까요?(규칙상)
예를들어 일사량 데이터를 추정해본다던지요

동준이

2021.05.06 23:32

풍향이나 일사량 데이터 추정은 feature engineering 이기 때문에 규칙에 위배되지 않습니다.

하민윤

2021.11.15 12:14

굉장히 많은 인사이트를 얻어갑니다 감사합니다

📣 The comment input field has been moved to the top of the comment list!

List

기상변수 Dinurnal & Season cycle 제거하기

Competition - 동서발전 태양광 발전량 예측 AI 경진대회

Current

EDA & nfold cv를 위한 customized class & baseline

Competition - 동서발전 태양광 발전량 예측 AI 경진대회

Likes 16

Comments 5

5년 전

Neural Prophet Baseline

Competition - 동서발전 태양광 발전량 예측 AI 경진대회