가스공급량 수요예측 모델개발

한국가스공사 | 스타트업 | 정형데이터 | 수요예측

  • moneyIcon Prize : 총 3,250만원
  • 488명 마감

1. 평가

1) 공개 평가(리더보드)

  • Public 리더보드 : 전체 테스트 데이터 중 무작위 50%
  • 본대회에서는 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)-정규화 평균 절대 오차 척도를 사용하여 평가합니다.
import pandas as pd
import numpy as np


def nmae(true_df, pred_df):
    target_idx = true_df.iloc[:,0]
    pred_df = pred_df[pred_df.iloc[:,0].isin(target_idx)]
    pred_df = pred_df.sort_values(by=[pred_df.columns[0]], ascending=[True])
    true_df = true_df.sort_values(by=[true_df.columns[0]], ascending=[True])
    
    true = true_df.iloc[:,1].to_numpy()
    pred = pred_df.iloc[:,1].to_numpy()
    
    score = np.mean((np.abs(true-pred))/true)
    
    return score

2) 1차 평가

  • 평가기간: 12월 6일 ~ 12월 10일
  • 평가셋: 전체테스트 데이터 100%
  • 코드제출기한: 12월 10일 23:00까지
  • 코드제출내용: 12월 10일까지 점수를 토대로 평가를 원하는 제출결과에 대한 코드/모델/외부데이터(사용시) 모두 제출
  • 코드제출방법: 추후 자유게시판에 공지
  • 주의사항

 - 12월 5일 이전에 결과제출 하셨더라도 1차평가 기간동안 반드시 1회 이상 제출하셔야 합니다

- 상기 내용 대로 평가받고자 하는 코드/모델/외부데이터(사용시) 모두 제출하셔야 평가조건 외 완료됩니다.

- 평가결과(팀 최고점 또는 선택한 제출결과)와 코드/모델/외부데이터(사용시)의 재현결과가 다를 경우 자동 탈락됩니다.


2. 개인 또는 팀 참여 규칙

  • '팀병합'은 개인들이 팀을 구성하는 것을 의미하며 팀을 합친다는 의미는 아닙니다.
  • 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
  • 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능합니다.
  • 팀 구성 방법: 배너 하단 팀 탭을 클릭하고 해당 페이지에서 팀 구성 안내 확인
  • 팀 최대 인원: 5 명

            - 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가

 

3. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

  • 법적 제약이 없으며 누구나 획득 가능한 외부 데이터로서 기상정보 및 가스 외 발전량 등 외부데이터를 포함한 데이터사용이 권장됩니다.
  • 법적 제약이 없으며 공개된 사전 학습 모델 사용이 허용됩니다.


4. 제출 규정

  • 1일 최대 제출 횟수: 3회


5. 부정 행위

  • 참가자가 사용한 외부데이터가 저작권을 침해하거나 사용허가를 득하지 않은 사실이 적발되는 즉시 탈락 조치됩니다.
  • 모델 학습에서 검증 혹은 평가 데이터셋 활용(Data Leakage) 또는 수기 작성 시 실격됩니다.
  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 합니다.
  • 데이콘은 부정 제출 행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다. 자세한 사항은 링크를 참고해 주시기 바랍니다. https://dacon.io/notice/notice/13
  • 본 대회 페이지 url 유출을 금지합니다.


6. 질문 사항

  • 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.


Main Event Schedule

  1. 10.11

    Start Date

  2. 12.06

    Team Merger Deadline

  3. 12.06

    Close

1. 평가

1) 공개 평가(리더보드)

  • Public 리더보드 : 전체 테스트 데이터 중 무작위 50%
  • 본대회에서는 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)-정규화 평균 절대 오차 척도를 사용하여 평가합니다.
import pandas as pd
import numpy as np


def nmae(true_df, pred_df):
    target_idx = true_df.iloc[:,0]
    pred_df = pred_df[pred_df.iloc[:,0].isin(target_idx)]
    pred_df = pred_df.sort_values(by=[pred_df.columns[0]], ascending=[True])
    true_df = true_df.sort_values(by=[true_df.columns[0]], ascending=[True])
    
    true = true_df.iloc[:,1].to_numpy()
    pred = pred_df.iloc[:,1].to_numpy()
    
    score = np.mean((np.abs(true-pred))/true)
    
    return score

2) 1차 평가

  • 평가기간: 12월 6일 ~ 12월 10일
  • 평가셋: 전체테스트 데이터 100%
  • 코드제출기한: 12월 10일 23:00까지
  • 코드제출내용: 12월 10일까지 점수를 토대로 평가를 원하는 제출결과에 대한 코드/모델/외부데이터(사용시) 모두 제출
  • 코드제출방법: 추후 자유게시판에 공지
  • 주의사항

 - 12월 5일 이전에 결과제출 하셨더라도 1차평가 기간동안 반드시 1회 이상 제출하셔야 합니다

- 상기 내용 대로 평가받고자 하는 코드/모델/외부데이터(사용시) 모두 제출하셔야 평가조건 외 완료됩니다.

- 평가결과(팀 최고점 또는 선택한 제출결과)와 코드/모델/외부데이터(사용시)의 재현결과가 다를 경우 자동 탈락됩니다.


2. 개인 또는 팀 참여 규칙

  • '팀병합'은 개인들이 팀을 구성하는 것을 의미하며 팀을 합친다는 의미는 아닙니다.
  • 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
  • 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능합니다.
  • 팀 구성 방법: 배너 하단 팀 탭을 클릭하고 해당 페이지에서 팀 구성 안내 확인
  • 팀 최대 인원: 5 명

            - 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가

 

3. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

  • 법적 제약이 없으며 누구나 획득 가능한 외부 데이터로서 기상정보 및 가스 외 발전량 등 외부데이터를 포함한 데이터사용이 권장됩니다.
  • 법적 제약이 없으며 공개된 사전 학습 모델 사용이 허용됩니다.


4. 제출 규정

  • 1일 최대 제출 횟수: 3회


5. 부정 행위

  • 참가자가 사용한 외부데이터가 저작권을 침해하거나 사용허가를 득하지 않은 사실이 적발되는 즉시 탈락 조치됩니다.
  • 모델 학습에서 검증 혹은 평가 데이터셋 활용(Data Leakage) 또는 수기 작성 시 실격됩니다.
  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 합니다.
  • 데이콘은 부정 제출 행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다. 자세한 사항은 링크를 참고해 주시기 바랍니다. https://dacon.io/notice/notice/13
  • 본 대회 페이지 url 유출을 금지합니다.


6. 질문 사항

  • 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.


Main Event Schedule

  1. 10.11

    Start Date
  2. 12.06

    Team Merger Deadline
  3. 12.06

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