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      "content": "##✔️ 데이터 설명\n- train.csv: 2013년 1월부터 2018년 12월까지의 불쾌지수 분류에 관한 요인(서울특별시의 기상상태) 및 서울특별시 불쾌지수 class 값(0~3)\n\n- test.csv: 2019년 연중 임의날짜의 불쾌지수 분류에 관한 요인(서울특별시의 기상상태)\n\n- submit_sample.csv: 제출 양식 파일\n\n### 불쾌지수 분류에 관한 요인\n\n- aveTemp: 일별 평균기온\n- maxTemp: 일별 최고기온\n- rain: 일별 강수량\n- aveHumidity: 일별 평균상대습도\n- solar: 일별 합계일사량",
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      "content": " ### ✔️기상상태(기온, 습도, 강수량 등)에 따라 불쾌지수를 4개의 class로 분류하는 문제입니다.\ntrain data는 2013년 1월부터 2018년 12월까지의 기상상황과 그에따른 불쾌지수 class값으로 이루어져 있으며 본인의 모델을 설계하여 이를 학습시켜 제시된 test data로 모델의 성능을 평가합니다. \n\n기상상태 데이터는 기상청에서 발표한 값으로, 필요한 요소들만을 선정하여 데이터를 가공하였습니다.\n불쾌지수 데이터 또한 기상청에서 발표한 값으로, 이 불쾌지수 값을 기상청에서 제시한 기준을 바탕으로 총 4가지의 class로 직접 분류하여 데이터를 가공하였습니다. \n\n두가지의 공공데이터를 활용하여 문제를 제출하였으며 기상상태 데이터와 불쾌지수데이터의 출처는 다음과 같습니다. \n\n1. 기상상태 데이터: https://data.kma.go.kr/data/grnd/selectAsosRltmList.do?pgmNo=36\n2. 불쾌지수 데이터 :https://data.kma.go.kr/data/lwi/lwiRltmList.do?pgmNo=635\n",
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