1. seattle-weather.csv.zip 파일 업로드하기

[데이터 셋] → 데이터셋 업로드하기 선택

(날씨 분류 데이터 다운로드 - https://www.kaggle.com/datasets/ananthr1/weather-prediction )

→ CSV파일을 zip 파일로 압축하여 업로드 → 데이터셋 이름과 설명 추가

1. 전처리 하기

   [데이터 셋] → seattle-weather 데이터셋 선택

   → 우측 상단 ‘전처리 하기' 선택 (도움말 참고)

   

   1. 스케일링

   

   weather은 문자형이긴 하지만 식별자 변수이므로 학습과정에서 사용하지 않아도 된므로 범주형 변수 변환 과정을 거치지 않아도 됩니다. 그 대신 실수 값들은 일정 범위 내로 맞추어 주는 스케일링이 필요합니다.

   전처리 완료 후 우측 상단에 ‘학습 데이터로 내보내기’ 선택

   1. 학습 하기

      

   입력 변수 : precipitation, temp_max, temp_min, wind

   식별자 변수 : X

   

   원하는 모델을 선택한 후 학습을 시작할 수 있습니다.

   1. 결과 비교