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      "content": "## 전처리\n- 아래의 데이터 속성을 활용하여 전처리를 수행하면 됨\n\n## 데이터 속성 \n- datetime - 시간. 연-월-일 시:분:초 로 표현  (가령 2011-01-01 00:00:00은 2011년 1월 1일 0시 0분 0초)\n- season - 계절. 봄(1), 여름(2), 가을(3), 겨울(4) 순으로 표현\n- holiday - 공휴일. 1이면 공휴일이며, 0이면 공휴일이 아님\n- workingday - 근무일. 1이면 근무일이며, 0이면 근무일이 아님\n- weather - 날씨. 1 ~ 4 사이의 값을 가지며, 구체적으로는 다음 같음\n  - 1: 아주 깨끗한 날씨 또는 아주 약간의 구름\n  - 2: 약간의 안개와 구름\n  - 3: 약간의 눈, 비가 오거나 천둥\n  - 4: 아주 많은 비가 오거나 우박\n- temp - 온도. 섭씨(Celsius)\n- atemp - 체감 온도. 섭씨(Celsius)\n- humidity - 습도.\n- windspeed - 풍속.\n- casual - 비회원(non-registered)의 자전거 대여량.\n- registered - 회원(registered)의 자전거 대여량.\n- count - 총 자전거 대여랑. 비회원(casual) + 회원(registered)과 동일합니다.\n\n",
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      "content": "## 자전거 수요 예측 / Bike Sharing Demand\n- https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand\n- 워싱턴 D.C 소재의 자전거 대여 스타트업 Capital Bikeshare의 데이터를 활용하여, 특정 시간대에 얼마나 많은 사람들이 자전거를 대여하는지 예측하는 것이 목표\n\n## 주의 사항\n-\t수업 실습 시간에 제공한 베이스 코드 참고 불가\n-\t추가 점수 획득을 위한 전처리 혹은 데이터 분석을 통한 후처리 등 방법론에는 제한을 두지 않음\n\n## 평가 기준\n▶수업시간 실습 코드: 0.357410\n▶수업시간 제공된 방법론과 유사 성능이 나오면 10점\n▶수업시간 제공된 방법론 보다 뛰어난 성능이 나오면 10점 + 가산점 5점 (가산점은 기말 시험 최대 점수 안에서 허용)\n▶수업시간 제공된 방법론 보다 낮은 성능이 나왔으나 해결 방법이 합리적일 경우 8점\n▶수업시간 제공된 방법론 보다 낮은 성능이 나왔고 해결 방법에 사소한 오류가 발견될 경우 5점\n▶나머지 0점\n",
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      "content": "- 평가는 Root Mean Squared Logarithmic Error (RMSLE) 를 사용함\n- RMSLE의 식은 다음과 같음\n  ![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F651513%2F9ec30fe755bedcdb2dba3122a5f306b4%2F.PNG?generation=1575950703271518&alt=media)\n\n- Discussion 에 있는 평가 코드를 활용 할 것\n\n",
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