Competitions · 2023 · BDA
2023 스마트농업 AI 경진대회
수확량과 난방 에너지 누적값을 동시에 예측하는 multi-target 회귀. PowerTransformer + SHAP feature selection + Optuna 튜닝.
기간
2023
역할
소속 / 주최
농림축산식품부 주최 · 농림수산식품교육문화정보원 주관 · BDA 연계
배경
스마트농업 데이터로 수확량과 난방 에너지 누적값을 동시에 예측하는 multi-target 회귀.
접근
단일값·중복·식별자 컬럼을 정리하고 날짜 기반 피처 생성. 수치형 피처에 PowerTransformer 적용 후 SHAP 기반 중요도로 타겟별 feature set을 분리. LinearRegression·RandomForest·GradientBoosting·LightGBM·CatBoost·XGBoost를 5-fold로 비교한 뒤 최종 후보 모델을 Optuna로 튜닝해 타겟별 RMSE 확인.
결과
예선 탈락. BDA 7기 데이터 분석 고급반 연계.
Stack
LightGBMCatBoostXGBoostOptunaSHAP