머신러닝 (1) 썸네일형 리스트형 [All about 따릉이 EDA, 6편] 대여소별 따릉이 대여건수 예측 이번 편에서는, 이전에 해볼만하다고 느꼈던 시간에 따른 따릉이 대여건수 예측을 해본다. 어떻게 따릉이 대여건수를 예측할 것이냐. 기본 아이디어는 Kaggle의 유명한 Competition 이었던, Bike sharing demand 문제해결과 동일하다. 즉, 한마디로 말해, 기본 자전거 이용량 데이터 + 날씨 데이터 로 대여건수를 예측한다. 한 시간뒤의 대여건수를 명확히 알 수는 없으나, 한 시간뒤의 날씨 데이터는 비교적 명확히 알 수 있고, 기상청에서 미리 공개된다. 따라서, 미래의 대여건수를 날씨예보를 활용하여 어느정도 예측이 가능할 거란 이야기다. 이는 Bike sharing demand 문제에서도 해결한 방식이다. 우리가 풀어야하는 문제는 회귀(Regression) 문제이다. 빠르게 만드는게 목적.. 이전 1 다음