Napoved proizvodnje solarne energije

🌞 Napoved proizvodnje solarne energije

Opis problema

Želimo zgraditi regresijski model, ki bo napovedal dnevno proizvodnjo električne energije (kWh) solarnega panela na podlagi vremenskih razmer in značilnosti naprave.

Vsak vzorec predstavlja dan proizvodnje in je opredeljen z več numeričnimi atributi, kot so intenzivnost svetlobe, temperatura zraka, hitrost vetra in drugi.

Ciljna oznaka (energy_output) predstavlja skupno energijo, proizvedeno v tem dnevu.

Ta problem spada v kategorijo univariatne regresije.

---

🔹 Značilnosti (features)

• solar_irradiance – povprečno sončno sevanje (W/m²)
• temperature – povprečna temperatura zraka (°C)
• humidity – relativna vlažnost (%)
• wind_speed – povprečna hitrost vetra (m/s)
• cloud_cover – povprečna pokritost z oblaki (%)
• panel_angle – naklon panela (°)
• panel_efficiency – učinkovitost panela (%)

---

📘 Struktura vhodnih datotek

train.csv

Vsebuje vse stolpce značilnosti plus stolpec energy_output, ki predstavlja ciljno vrednost.

Primer:

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

Vsebuje iste stolpce kot train.csv, vendar brez energy_output, in vključuje SampleID.

---

📤 Oddaja

Izhodna datoteka (submission.csv) mora vsebovati natanko dva stolpca:

• SampleID
• energy_output – vrednost, ki jo napove model (float, z 2 decimalkama)

Primer:

SampleID	energy_output
1	41.75
2	29.10
3	35.80

---

⚙️ Vrednotenje

Vrednotenje modelov se bo izvajalo z uporabo Root Mean Squared Error (RMSE):

kjer je N število primerov v testni množici, y_i je dejanska vrednost in y^_i je vrednost, ki jo napove model.

Končni rezultat se bo skaliral med 0 in 100, tako da bo nizek RMSE vodil do visokega rezultata.

---

📊 Vir

Podatki, uporabljeni za ta problem, so sintetično generirani.