📝[2022-Task 2] 아포 : 경상북도 김천시 아포읍

📑데이터 구성

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 📁 
   └──📁 data_*.zip:  태스크별 data

           ├──📃 data_tr_*.csv : 학습 데이터

           ├──📃 data_ts_*.csv : 평가 데이터

           └──📃 sample_*.csv : 제출 양식

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📮예측 대상 및 결과 제출 방법

• 위 제출 양식 내용과 같이, datetime열에 주어지는 매 시점부터 총 14일(14×24 = 336시간) 분량의 적산차 변화를 예측합니다.

• sample_*.csv 양식에 예측한 값을 채워서 제출하면 됩니다.

• 예측할 336 시간 분량은 매 예측 대상 샘플(행)마다 한꺼번에, 새롭게 생성된 값이어야 합니다. 즉, 이전 샘플이나 이후 샘플의 값을 가져와서 채우는 형태의 결과는 인정되지 않습니다. 
  (※ 평가 데이터의 첫 번째 시점에 대한 추론 시 입력 데이터는 학습 데이터를 사용하면 되겠습니다.)

❗개발 및 결과 제출 시 주의 사항

1. 모델 주의 사항 

• 모델은 모든 행마다 336시간 분량의 미래값을 예측합니다.

• 모든 행 기준 예측에 사용할 데이터는 모두 기준시점(datetime열)보다 과거 시점에 생성된 데이터여야 합니다. 

• 결과 재현성이 유지되도록 환경 및 난수는 모두 통제하여야 합니다.

• Public 예측의 경우 모든 시점에서, 매 시점마다 미래를 예측하도록 고안된 결과 방식 특성상 대부분의 값이 입력 데이터(test_*.csv)로 공개되어 있습니다. 공개되어 있는 값이라 하여도 모델은 예측 대상 시점 이후의 값을 예측에 활용해서는 안 됩니다..

• 결과 제출 이후 상위의 Private Score 평가 대상은 모델 및 전체 코드를 제출하여 학습 단계부터 재현성 검증을 받습니다. 참고 바랍니다.

  • 검증 과정에서 부정행위가 의심되는 경우 심사를 거쳐 스코어가 무효처리 될 수 있습니다.

2. 데이터 주의 사항 

• 제공된 데이터 외에도 외부 데이터 사용이 가능합니다.

  • 사용할 외부 데이터는 어떠한 형태로즌 향후 K-water측에서 지속적으로 취득할 수 있는 공개 데이터여야 함을 전제로 합니다.

  • 2022년 최근까지의 데이터가 반드시 취득 가능해야 합니다.

• 외부 데이터 사용 시 취득 방법(API등)이 코드로 자동화 될 수 있어야 하며, 이를 함께 제출해야 합니다.
   

3. 제출 주의 사항

• Public 검증 및 Private Score 산출 대상자의 경우 데이터 취득/전처리/모델/후처리(있는 경우) 코드 및 학습된 모델을 함께 제출해야 합니다.

• 제출된 결과를 이용하여 학습 재현 검증 및 미공개 데이터를 이용한 Private Score 산출이 이루어집니다.

  • 따라서 제출 시에는 3자가 사용할 수 있도록 정리 및 안내를 충분히 작성하여 제출 바랍니다.

• 제출 결과로부터 재현에 문제가 있거나 코드가 정상작동하지 않는 경우 스코어는 무효처리 될 수 있습니다.