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기상데이터를 통한 일사량 예측 서론 https://github.com/spectre900/Solar-Radiation-Prediction spectre900에 게시되어있는 기상데이터를 활용해 일사량 예측을 진행하고자 한다. 태양광 발전량과 일사량은 95%이상의 상관관계를 갖고 있다. 일사량의 예측은 곧 태양광 발전량의 예측과 연결된다고 생각하여 진행하였다. spectre900에 게시된 기상데이터를 학습한 모델에 자체 환경센서 데이터를 Input으로 하여 일사량 예측을 진행하고자 한다. 그 후 일사량과 실제 발전량의 상관관계를 분석하여 검증하고자 한다. spectre900 데이터 분석 데이터 분석 데이터 형태 데이터 전처리 기존의 Date 컬럼을 1년을 365로 정하여 해당일에 해당하는 숫자값으로 변경하였..

기상 데이터 활용 전력 발전량 예측 **목차(context)** 문제상황 및 데이터 살펴보기 문제해결 프로세스 정의 🥉Session 1 - 「전력 발전량 Peak 시간대 탐색」 🥈Session 2 - 「전력 발전량과 기상 데이터 상관관계 분석」 🥇Session 3 - 「ML 활용 전력 발전량 예측」 문제상황 및 데이터 살펴보기 `시나리오 ⚡ (제품 설계자, 오퍼레이터, 필드 데이터 분석가)` A사는 내년도 전력사용계획을 예측하여 차년도 전력 예산안을 작성하려고 한다. 전력 발전량은 기상 날씨에 따라 변동이 심하기 때문에 전력 예산 수립에 어려움을 겪고 있다. 2017년 1년치에 대한 데이터를 활용하여 전력발전량 예측하는 모델을 만들고 일기예보에 데이터를 활용하여 전력발전량을 예측 및 전력사용계획을 세우고..

Titanic - Machine Learning from Disaster 캐글 타이타닉 생존자 예측 도전기 (1) 라이브러리 추가 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import GradientBo..