캐글 자전거 대여 수요 예측
- 학습 데이터 세트를 이용해 선형 회귀와 트리 기반 회귀 비교
- 2011년 1월~2012년 12월 : 날짜/시간, 기온, 습도, 풍속 기반 1시간 간격 자전거 대여 횟수 기재
- 결정 값은 count로 '대여 횟수'의미
- 데이터 세트의 주요 칼럼
- datatime: hourly date + timestamp
- season: 1 = 봄, 2 = 여름, 3 = 가을, 4 = 겨울
- holiday: 1 = 주말 제외 국경일 등의 유일, 0 = 휴일X
- workingday: 1 = 주말 및 휴일이 아닌 주중, 0 = 주말 및 휴일
- weather
- 1 = 맑음, 약간 구름 낀 흐림
- 2 = 안개, 안개 + 흐림
- 3 = 가벼운 눈, 가벼운 비 +천둥
- 4 = 심한 눈/비, 천둥/번개
- temp: 온도(섭씨)
- atemp: 체감온도(섭씨)
- humidity: 상대습도
- windspeed: 풍속
- casual: 사전에 등록되지 않는 사용자가 대여한 횟수
- registered: 사전에 등록된 사용자가 대여한 횟수
- count: 대여 횟수
기술블로그