전체 데이터는 다음의 파일로 구성되어 있습니다.
📁 dataset.zip
├--- 📁 TRAIN --- 학습용 PM2.5 데이터
├--- 📁 TRAIN_AWS --- 학습용 기상조건 데이터
├--- 📁 TEST_INPUT --- 평가용 PM2.5 데이터
├--- 📁 TEST_AWS --- 평가용 기상조건 데이터
├--- 📁 META --- PM2.5 관측소 및 AWS관측소 위치정보
└--- 📃 answer_sample.csv --- 정답 양식 파일TRAIN: 각 PM2.5 관측소별 학습용 데이터입니다. 가동 시점 및 운영 상황에 따라 결측치를 포함하고 있습니다.
TRAIN_AWS: 각 AWS 관측소별 학습용 데이터입니다. 가동 시점 및 운영 상황에 따라 결측치를 포함하고 있습니다.
TEST_INPUT: 각 PM2.5 관측소별 평가용 입력데이터입니다. 예측대상이 되는 시점값은 결측으로 비어있습니다.
입력 대상이 되는 시점값에는 결측이 없습니다.
TEST_AWS: 각 AWS 관측소별 평가용 입력데이터입니다. PM2.5 예측대상이 되는 시점에 대한 값은 결측으로 비어있습니다.
(예측 수행 시점에 존재하지 않는 정보를 이용한 예측은 불가)
입력 대상이 되는 시점값에는 결측이 없습니다.
META: 본 과제에 사용되는 PM2.5 및 AWS 관측소에 대한 위경도 정보 및 주소가 포함되어 있습니다.
answer_sample: TEST_INPUT에 대하여 작성할 제출용 레이블 파일 양식입니다. 전체 관측소에 대한 예측을 하나의 파일에 양식대로 기재합니다.
TEST_INPUT의 형상대로 2일 입력 → 3일 예측을 수행하는 과제입니다.
TEST_AWS 역시 과제 수행에서 혼선이 없도록 TEST_INPUT에서 제공되는 입력과 동일한 일시의 값만 제공됩니다.
TRAIN으로 제공되는 데이터 역시 예측을 위해 사용할 수 있습니다.
PM2.5 관측지점과 AWS 관측지점의 위치가 다르기 때문에 PM2.5에 영향을 주는 기상조건을 산출하기 위해서는 META로 제공되는 위치 정보를 활용할 수 있어야 합니다.
AWS를 반드시 모델링에 활용해야 한다는 점과 본 과제를 위해 제공된 데이터셋만을 활용해야 한다는 점에 유의 바랍니다.
그림과 같이 연도, 일시, 측정소, PM2.5 네 개의 column으로 이루어진 answer_sample.csv의 양식에서 PM2.5 예측 결과를 주어진 연도, 일시 및 측정소 정보에 맞게 채워서 제출합니다.
utf-8 인코딩으로 작성해야 합니다.