전력 사용량 예측 모델 (Dacon)

개인으로 진행한 Dacon 전력 사용량 예측 공모전 프로젝트입니다. 한국어 컬럼명을 영어로 바꾸고 12개 건물 분류값을 정수형으로 변환했으며, 날짜 데이터에서 연도 정보를 제거하고 요일(weekday) 컬럼을 만들어 백화점·아울렛·호텔·리조트별 휴일을 매핑했습니다.

시간 단위 데이터의 반복성을 모델이 잘 학습하도록 시간값을 sin/cos로 변환해 입력했고, 기온과 습도로부터 상대습도를 계산해 새로운 피처로 추가했습니다. 일사량(상관계수 0.18)과 기온(0.17)이 전력 사용량과 가장 높은 상관관계를 보였지만, 제공된 데이터 안에서 다양한 파생 변수를 만들어 모델 오차를 줄이는 데 주력했습니다.

최종적으로 RandomForestRegressor를 criterion='poisson'(평균제곱오차 대비 오차 0.02 낮음), n_estimators=1500(과적합 방지)으로 학습해 참가자 1,990명 중 216위를 기록했습니다.