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[회귀] 데이콘 Basic 풍속 예측 AI 경진대회 (2) - 모델링 1~4(회귀 트리, 선형 회귀, AutoGluon)

모델링 1 회귀 트리, XGBRegressor와 LGBMRegressor를 혼합한 모델 두 트리의 최적 하이퍼 파라미터 튜닝 In [ ]: X_train_1 = X_train.copy() y_train_1 = y_train.copy() In [ ]: xgb_reg = XGBRegressor(n_estimators=1000, learning_rate=0.05, colsample_bytree=0.5, subsample=0.8) lgbm_reg = LGBMRegressor(n_estimators=1000, learning_rate=0.05, num_leaves=4, subsample=0.6, colsample_bytree=0.4, reg_lambda=10, n_jobs=-1) xgb_reg.fit(X_trai..

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[회귀] 데이콘 Basic 풍속 예측 AI 경진대회 (1) 데이터 로딩/탐색적 데이터분석/전처리(Data Loading/EDA/Preprocessing)

데이콘 Basic 풍속 예측 AI 경진대회 https://dacon.io/competitions/official/236126/data 57920개의 데이터 ID : 샘플 별 고유 id 월: 데이터가 기록된 달을 나타냅니다. 일: 데이터가 기록된 날짜를 나타냅니다. 측정 시간대: 데이터가 측정된 시간대를 나타냅니다. 오전, 오후, 저녁, 새벽으로 구분되어 있습니다. 섭씨 온도 (° ⁣C) 절대 온도 (K) 이슬점 온도 (° ⁣C) 상대 습도 (%) 대기압 (mbar) 포화 증기압 (mbar) 실제 증기압 (mbar) 증기압 부족량 (mbar) 수증기 함량 (g/kg): 공기 1 kg당 수증기의 질량을 그램(g) 단위로 나타냅니다. 공기 밀도 (g/m**3): 1 m³의 부피에 들어있는 공기의 질량을 그램(..

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[회귀] 자동차 가격 예측 AI 경진대회 (2) - AutoML 라이브러리 AutoGluon

1편: https://jaayy.tistory.com/84 [회귀] 자동차 가격 예측 AI 경진대회 (1) - 데이터 불러오기, 간단 EDA 데이콘 Basic 자동차 가격 예측 AI 경진대회 https://dacon.io/competitions/official/236114/overview/description 자동차 가격을 예측하는 AI 알고리즘 개발 자동차 생산년도, 브랜드, 종류 등 자동차와 관련된 데이 jaayy.tistory.com AutoGluon 활용해보자 https://auto.gluon.ai/stable/index.html https://dacon.io/competitions/official/236114/codeshare/8456?page=1&dtype=recent https://dacon..

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[회귀] 자동차 가격 예측 AI 경진대회 (1) - 데이터 불러오기, 간단 EDA

데이콘 Basic 자동차 가격 예측 AI 경진대회 https://dacon.io/competitions/official/236114/overview/description 자동차 가격을 예측하는 AI 알고리즘 개발 자동차 생산년도, 브랜드, 종류 등 자동차와 관련된 데이터를 활용하여 자동차 가격을 예측하는 AI 모델을 개발 라이브러리 정의 In [1]: import pandas as pd import random random.seed(30) import os import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') In [31]: #한글 폰트 사..

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[회귀] 감귤 착과량 예측 AI 경진대회

감귤 착과량 예측 AI 경진대회 https://dacon.io/competitions/official/236038/overview/description ID : 과수나무 고유 ID 착과량(int) : 실제 감귤 착과량 (Target) 나무 생육 상태 Features (5개): 수고(m), 수관폭1(min), 수관폭2(max), 수관폭평균(수관폭1과 수관폭2의 평균) (데이터 기입은 cm 단위) 새순 Features (89개): 2022년 09월 01일 ~ 2022년 11월 28일에 일별 측정된 새순 데이터 엽록소 Features (89개): 2022년 09월 01일 ~ 2022년 11월 28일에 일별 측정된 엽록소 데이터 목적: 감귤나무의 나무 생육 상태, 엽록소 및 새순 정보로부터 감귤 착과량을 회귀 ..

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[분류] 유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 (2) - AutoML을 이용한 모델링 3가지

1. pycaret https://github.com/kimseojin0-0/project/blob/main/%EC%9C%A0%EC%A0%84%EC%B2%B4_%EC%A0%95%EB%B3%B4_%ED%92%88%EC%A2%85_%EB%B6%84%EB%A5%98_AutoML_pycaret.ipynb GitHub - kimseojin0-0/project: 데이콘, 캐글, 데이터 공모전, 해커톤 가리지 않고 프로젝트 정리하는 공 데이콘, 캐글, 데이터 공모전, 해커톤 가리지 않고 프로젝트 정리하는 공간. Contribute to kimseojin0-0/project development by creating an account on GitHub. github.com 2. h2o https://github.co..

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