Project/Dacon (3) 썸네일형 리스트형 [Dacon] 전력수요 및 SMP 예측 AI 경진대회 - 결과분석 3. 결과 분석 5월 25일부터 현재(5월 31일)까지의 점수로는 17등을 기록하고 있습니다. 시간이 지날수록 실제 데이터 값이 공개되면서 등수가 변경되는데, supply를 예측할때 22일 이후를 기점으로 모델에 변화(학습데이터 60개 -> 90개)를 주었기 때문에 6월 9일을 기점으로 등수가 떨어지거나 오르거나 할 것 같습니다. - 아쉬운 점 Part 1에서도 언급했듯 유가 데이터가 SMP 예측에 가장 큰 영향을 주는 요인입니다. 하지만 유가데이터의 예측 모델을 보면 정확하게 예측하고 있지 못하고 있음을 확인할 수 있는데 이는 모델이 최근 코로나 사태나 사우디와 러시아 사이 관계를 고려할수 없기 때문입니다. 그래서 생각한 방법이 딥러닝인데 (특히 LSTM), 딥러닝 지식이 전무할 뿐만아니라 텐서플로우 .. [Dacon] 전력수요 및 SMP 예측 AI 경진대회 - 코드분석 글 작성에 앞서 참고한 자료와 그 출처를 밝힙니다. 베이스라인은 데이콘 측에서 제공해 준 코드를 사용했고, 유가 크롤링은 데이콘 '김나맥' 님의 코드 공유를 사용했습니다. 참고자료 및 출처 - Baseline : https://dacon.io/competitions/official/235606/codeshare/1100 page=1&dtype=recent&ptype=pub 공공 데이터 활용 전력수요 및 SMP 예측 AI 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io - 유가 크롤링 : https://dacon.io/competitions/official/235606/codeshare/1037?page=1&dtype=recent&ptype=pub 공공 데이터 .. [Dacon] 전력수요 및 SMP 예측 AI 경진대회 - 도메인 지식 대회 링크 : https://dacon.io/competitions/official/235606/overview/ 공공 데이터 활용 전력수요 및 SMP 예측 AI 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 안녕하세요! 오늘은 데이콘에서 주관한 '전력수요 및 SMP 예측 경진대회'에 대해서 포스팅 해보겠습니다. 포스팅은 세 번으로 나눠서 진행할 예정이고, 순서는 다음과 같습니다. 대회 분석 및 도메인 지식 파악 코드 분석 결과 분석 1. 대회 분석 및 도메인 지식 파악 1-1. 대회 분석 - 목표 : 대회 종료 일자로부터 일주일 이후 28일간의 제주지역 '전력수급실적' 및 '최대, 최소, 평균 SMP' 예측 - 주어진 데이터 : 2018. 02. 01 ~ .. 이전 1 다음
