[충남대학교] 센서 활용 온도 예측 AI 경진대회

알고리즘 | 정형 | 회귀 | 센서 | MAE

  • moneyIcon Prize : 학점
  • 48명 마감

Description

1. train.csv : 학습 데이터

  • ID : 각 행의 고유한 번호
  • CO : 일산화탄소 (ppm)
  • H : 습도 (Humidity) (백분율)
  • FR : 유량 (Flow Rate) (L/min)
  • HV : 히터 전압 (Heater Voltage) (V)
  • S01~14 : 센서 (백분율)
  • TARGET : 온도 () (목표 예측값)


2. test.csv : 테스트 데이터

  • ID : 각 행의 고유한 번호
  • CO : 일산화탄소 (ppm)
  • H : 습도 (Humidity) (백분율)
  • FR : 유량 (Flow Rate) (L/min)
  • HV : 히터 전압 (Heater Voltage) (V)
  • S01~14 : 센서 (백분율)


3. sample_submission.csv : 제출 양식

  • ID : 각 행의 고유한 번호
  • TARGET : 온도 () (목표 예측값)


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