Predviđanje proizvodnje solarne energije

🌞 Predviđanje proizvodnje solarne energije

Opis problema

Želi se izgraditi model regresije koji će predvidjeti dnevnu proizvodnju električne energije (kWh) solarnog panela, na temelju meteoroloških uvjeta i karakteristika instalacije.

Svaki uzorak predstavlja jedan dan proizvodnje i karakteriziran je kroz nekoliko numeričkih atributa, kao što su intenzitet svjetlosti, temperatura zraka, brzina vjetra i drugi.

Ciljna oznaka (energy_output) predstavlja ukupnu energiju generiranu tog dana.

Ovaj problem pripada kategoriji univarijatne regresije.

---

🔹 Karakteristike (features)

• solar_irradiance – prosječno sunčevo zračenje (W/m²)
• temperature – prosječna temperatura zraka (°C)
• humidity – relativna vlažnost (%)
• wind_speed – prosječna brzina vjetra (m/s)
• cloud_cover – prosječna naoblaka (%)
• panel_angle – kut nagiba panela (°)
• panel_efficiency – efikasnost panela (%)

---

📘 Struktura ulaznih datoteka

train.csv

Sadrži sve stupce karakteristika plus stupac energy_output, koji predstavlja ciljnu vrijednost.

Primjer:

SampleID	solar_irradiance	temperature	humidity	wind_speed	cloud_cover	panel_angle	panel_efficiency	energy_output
1	750.5	25.2	40.0	3.5	10	30	18.5	42.3
2	610.0	22.1	55.0	2.0	50	25	17.0	28.7

test.csv

Sadrži iste stupce kao train.csv, ali bez energy_output, i uključuje SampleID.

---

📤 Predaja

Izlazna datoteka (submission.csv) mora sadržavati točno dva stupca:

• SampleID
• energy_output – vrijednost predviđena modelom (float, s 2 decimale)

Primjer:

SampleID	energy_output
1	41.75
2	29.10
3	35.80

---

⚙️ Evaluacija

Evaluacija modela će se provoditi koristeći Root Mean Squared Error (RMSE):

gdje je N broj primjera u test skupu, y_i je stvarna vrijednost i y^_i je vrijednost predviđena modelom.

Konačni rezultat će se skalirati između 0 i 100, tako da mali RMSE vodi do visokog rezultata.

---

📊 Izvor

Podaci korišteni za ovaj problem su sintetički generirani.