https://eda-ai-lab.tistory.com/13

Intro

• 대여 기록 train.csv
• test.csv 에는 count 가 없음. train.csv를 바탕으로 test.csv의 count를 예측하는 문제
• Late Submission
• data set : 날짜시간, 계절, 휴일여부, 업무일여부, 날씨, 온도, 습도, 풍속, 사용자등록여부, 대여숫자
• test set : 사용자등록여부, 대여숫자 이 없음
• 평가 방법은 RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) 를 사용

Notebook

• ../input/bike-sharing-demand/sampleSubmission.csv
• ../input/bike-sharing-demand/test.csv
• ../input/bike-sharing-demand/train.csv
• ./

Model 최적화

• GridSearchCV