Күн энергиясы өндірісін болжау

🌞 Күн энергиясының өндірісін болжау

Мәселе сипаттамасы

Ауа райы жағдайлары мен қондырғы сипаттамаларына негізделе отырып, күн панелінің күнделікті электр энергиясы өндірісін (кВт·сағ) болжайтын регрессия моделін құру қажет.

Әрбір үлгі өндірістің бір күнін білдіреді және жарық қарқындылығы, ауа температурасы, жел жылдамдығы және басқалары сияқты бірнеше сандық атрибуттармен сипатталады.

Мақсатты белгі (energy_output) сол күні өндірілген жалпы энергияны білдіреді.

Бұл мәселе бір айнымалы регрессия санатына жатады.

---

🔹 Сипаттамалар (features)

• solar_irradiance – орташа күн радиациясы (Вт/м²)
• temperature – ауаның орташа температурасы (°C)
• humidity – салыстырмалы ылғалдылық (%)
• wind_speed – желдің орташа жылдамдығы (м/с)
• cloud_cover – бұлттардың орташа жабылуы (%)
• panel_angle – панельдің еңкею бұрышы (°)
• panel_efficiency – панель тиімділігі (%)

---

📘 Кіріс файлдарының құрылымы

train.csv

Барлық features бағандары мен мақсатты мәнді білдіретін energy_output бағанын қамтиды.

Мысал:

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

train.csv сияқты бағандарды қамтиды, бірақ energy_output жоқ, және SampleID қосылған.

---

📤 Жіберу

Шығыс файлы (submission.csv) дәл екі бағанды қамтуы керек:

• SampleID
• energy_output – модель болжаған мән (float, 2 ондық разрядпен)

Мысал:

SampleID	energy_output
1	41.75
2	29.10
3	35.80

---

⚙️ Бағалау

Модельдерді бағалау Root Mean Squared Error (RMSE) арқылы жүзеге асырылады:

мұндағы N тест жиынындағы мысалдар саны, y_i нақты мән және y^_i модель болжаған мән.

Соңғы ұпай 0 мен 100 арасында масштабталады, сондықтан кіші RMSE жоғары ұпайға әкеледі.

---

📊 Дереккөз

Бұл мәселе үшін пайдаланылған деректер синтетикалық түрде жасалған.