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