INDEX

Todo List

• [x] 각자 EDA로 유의미한 인사이트 발견하기
• [x] 오류 데이터 처리하기
• [x] 서로 다른 데이터를 가지는 경우 확인하기
• [x] 변수 간 상관성 분석하기
• [x] 모델의 성능 비교하고 하이퍼마라미터 튜닝하기
• Reference

[Dacon] 주차 수요 예측 AI 경진대회

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1. 활용 데이터

Dacon : 주차 수요 예측 AI 경진대회

https://dacon.io/competitions/official/235745/overview/description

주차수요 예측 AI 경진대회

• 평가산식 : MAE(Mean Absolute Error)
  • Public 평가 : 전체 Test 데이터 중 무작위 33% (50단지)
  • Private 평가 : 전체 Test 데이터 중 나머지 67% (100단지)

데이터 설명

주제 : 유형별 임대주택 설계 시 단지 내 적정 주차 수요를 예측

• 배경

컬럼 설명

• train.csv - 학습용 데이터
• test.csv - 평가용 데이터
• age_gender_info.csv - 지역 임대주택 나이별, 성별 인구 분포

2. 코드 리뷰

Data Info

df_train.shape, df_test.shape, df_info.shape,

((2952, 15), (1022, 14), (16, 23))

• Missing Values