태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(3/3부) : 지난 포스팅에서는 1) 태양광 발전량 예측 AI 경진대회 문제 및 데이터와 2) Base model을 소개자료는 아래와 같음 : 이번 포스팅에서는 가장 최고의 성능을 보여주었던 모델을 소개하고자 함(단일 모델) 태양광 발전량 예측 AI 경진대회 링크 dacon.io/competitions/official/235680/overview/ 태양광 발전량 예측 AI 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부)_ 대회 및 데이터 소개 today-1.tistory.com/40 태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부) 태양광 발전량 예측 AI..

태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(2/3부) : 지난 포스팅에서는 태양광 발전량 예측 AI 경진대회 문제와 데이터에 대해 소개를 함 : 이번 포스팅에서는 모델의 설명력과 성능을 가장 향상시켜 줬던 변수(처리방법 포함)와 모델을 공유하고자 함 태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부)_ 대회 및 데이터 소개 today-1.tistory.com/40 태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부) 태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부) : 시계열 데이터 분석을 공부하면서 배운 내용을 실제로 활용해 보기 위해 해당 competition에 참가하게 됨 : 분석 주제는 지역의 기상 데이터와 과거 발 today-1.tistory.com 대회 소개(링크) dacon.io..

태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부) : 시계열 데이터 분석을 공부하면서 배운 내용을 실제로 활용해 보기 위해 해당 competition에 참가하게 됨 : 분석 주제는 지역의 기상 데이터와 과거 발전량 데이터를 활용하여, 시간대별 태양광 발전량을 예측(30분 단위) : 한 달이 넘는 기간동안 참가했으며 대회 종료까지 104회 제출하여 Public 1위, Private Top10 기록 : 해당 대회는 굉장히 큰 Shake Up이 발생해 최종적으로는 수상을 하지 못함 : 사실 local CV와 LB score가 굉장히 틀려 과적합을 의심했었지만 LB score의 미련을 버리지 못한 실수인지.... : 이번 대회에서는 모델링뿐만 아니라 FE(feature engineering)이 매우 중요했..