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 ..
사용자 행동 인식 예측 분류 결정 트리를 이용하여 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 사용자 행동 인식 데이터셋에 대한 예측 분류를 해보자 해당 데이터는 30명에게 스마트폰 센서를 장착한 뒤 사람의 동작과 관련된 여러가지 피처를 수집한 데이터이다 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/human+activity+recognition+using+smartphones 피처는 모두 561개, 공백으로 분리되어 있음 In [2]: from google.colab import files uploaded = files.upload() Upload widget is only available when the cell has been executed i..