소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

온라인 쇼핑의 활성화로 언제 어디서나 편히 과일을 살 수 있지만, 과일의 품질은 보장되어 지지 않습니다. 과일이 소비자의 식탁에 도착하기 전에 미리 과일의 품질을 예측하여 소비자의 현명한 소비를 추구하고자 추진하였습니다.

목표 및 내용

1.당해 연도기상정보 및 사과 품질정보를 csv파일로 저장하여 수집,

2.수집 한 기상데이터 중 결측치가있는 경우 상황에 따라 전날과 다음날 값의 평균을 넣거나, 0을 넣어 결측치를 제거 결측치가 너무 많은 열은 열을 제거

3.회귀분석 기법에서 앙상블 기법 중 하나인 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)기법을 사용해 여러 개의 약한 회귀 모델을 순차적으로 학습시켜 예측 성능을 향상시키는 방법을 사용한다.

• 수행결과