해야 할 일:

1. 터빈 아이디를 포함한 EDA 및 모델 선정. - 각자 생각한 방식으로 문제 설정 및 시도 해보기.
2. validation set을 언제로 둘 것인가.

회의 내용:

• 파라미터 :

1. 학습일 ( 5일을 Feature / 2일 Label 데이터 ). 학습 일이 적을 수록 정확해진다. (EX. 3일을 보고 2일을 예측) (모델에 따라 달라진다.)

• EDA와 모델을 정한 후 실험을 해야함.

• loss 및 평가는 (mse, mae) 고정. 모델이나 optimizer 수정을 하면서 epoch 10을 기준으로 가장 잘나온 mae의 모델을 선택해온다.

.ipynb 파일

07_02.ipynb

Baseline1.csv

파이토치 Baseline (validation 포함.)

• 같은 폴더에 , checkpoint 폴더를 만들고 실행해야함.

  baseline.ipynb

Baidu KDD CUP 2022

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/152/0/introduction

KDD Cup 2022 Baidu Wind Turbine Power

터빈 위치 데이터도 제공