서울시 초미세먼지 예측 프로젝트. 주어진 데이터들을 살펴보고 사용가능한 기간 범위 내에서 통합했다. Pandas, JOIN(pd.merge), concat을 활용했다.
서울시 초미세먼지 예측 프로젝트. Feature Categorizing, Feature engineering, Re-scaling 과정
Random Forest로 서울시 PM2.5 단계를 예측해보았다.
LSTM을 활용해서 sequential 데이터를 예측
내 주식 정보 트래킹 프로그램. 주가 정보와 기간 내 뉴스 정보를 모두 스크래핑하여 하나의 .xlsx 파일로 출력한다.
이 글은 지난 6월 진행했던 초미세먼지 예측 모델(서울시 초미세먼지 예측 모델링 포스팅)을 실제 사용 가능한 프로그램으로 다듬어서 배포한 과정을 담고 있다.