import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import math
df = pd.read_csv('train.csv')
df = df.drop(['ID'], axis = 1)
df.plot()
plt.show()
plt.figure(figsize = (8,8))
sns.heatmap(data = df.corr(), annot =True)
태양광 발전량을 일사량 및 기상 상황 데이터로 회귀 예측
태양광 패널 특성상 지면과 떨어져 설치되기 때문에
온도와 습도가 중요하다고 생각됨.
- 평가 기준 : RMSE (평균 제곱근 오차)
- Public score : 테스트 데이터의 30%
음...
import sklearn