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      "content": "\n## Jeux de données\n*   **train.csv** : données d'apprentissage\nConsommation au pas de temps demi-horaire, température, nébulosité et humidité au pas de temps tri-horaire interpolés au pas de temps demi-horaire, dates \n*   **test.csv** : données de test\nConsommation au pas de temps demi-horaire, température, nébulosité et humidité au pas de temps tri-horaire interpolés au pas de temps demi-horaire, dates \n*   **benchmark.csv**  : exemple du fichier de soumission",
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      "content": "TP :\n\nLe but de cette compétition est de prévoir la consommation électrique française sur l'année 2021. Dans cette optique, vous êtes encouragés à :\n\n- Sélectionner et construire de nouvelles variables explicatives à partir des variables fournies dans les fichiers train et test. Vous pouvez aussi ajouter vos propres données dès lors qu'elles sont publiques. Par exemple : \nhttps://www.data.gouv.fr/fr/pages/donnees-energie/\nhttps://www.rte-france.com/en/eco2mix/\nhttps://www.data.gouv.fr/fr/\n- Tester différents modèles de prévisions (GAM).\n- Vérifier leur validité en analysant des sorties visuelles et en proposant un protocole robuste de validation (type CV)\n",
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      "content": "\n## Critère d'évaluation\nLa prévision de la consommation électrique selon votre modèle est évaluée par le MAPE. Plus votre MAPE sera bas, meilleur sera votre placement dans la compétition.\n\n$$ MAPE= \\frac{1}{N} \\sum_{i=1}^{N} \\big| \\frac{yi−\\hat{y}i}{yi} \\big|.$$",
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      "content": " - Don't cheat!\n - Apply yourself!\n - Have fun!",
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