結果は振るわず(;^ω^)
スコア伸びなくても日頃扱わないデータ処理などのおかげで実力は上がったはずです、きっと。このコンペ、dataiku, tableau, databricks といった有名どころのツールを使った解析手順のフォロー付きで、コーディングが出来ない方でもデータ解析とAIによる分類予測を楽しんで学べるお得な大会です。次回はもう少しツールの勉強したいと思います。今回、最後の悪あがきとして、以下の手法を試しています。
第２回金融データ活用チャレンジコンペ参加しました
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すべて表示ProbSpace の花粉予測コンペで(private LB 2位)入賞しました。 解法はこちら (Zennのページ) 『一輪ずつの開花が確率的に起こるとすると、咲き始めからの開花時間分布はポワソン分布に従い、開花数の期待値はガンマ函数となる』という推測から数理モデルを作成。数理モデルとのずれは気象によって起こるという仮説のもと飛来する花粉量を予測しました。 登壇資料
メモ ①広域連携＋送電容量の強化 ②可変電源（主に火力発電）の技術的なレスポンス強化と可変幅増大努力 ③大規模ベースロード電源の縮小とともに定置型蓄電設備（揚水発電、水素利用、固体電池など）増強 ④蓄電設備としてのEV(G2V,V2G) 普及の可能性を考慮 ①②は再エネ大量導入以前に用意されなければならない。 ②を最大限活用するためには環境に左右される再エネ電源の発電量予測と需給バランスの管理をオ
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