[Project2] 앙상블 모델을 활용한 고속도로 일일화물교통량 예측

 

 

코드스테이츠 AI부트캠프 4기, 2개월차 프로젝트로 '앙상블 모델을 이용한 고속도로 일일화물량 교통량 예측 머신러닝'을 기획하였다. 한국 도로교통공단에서 제공하고있는 영업소별 차량 데이터를 이용하여, 화물차량의 일별 교통량 예측모델을 구축하였다.

 

하기는 간략한 프로젝트 내역에 대한 설명이며, 기획안과 코드는 유첨한 링크에서 확인이 가능하다. 

 

 

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데이터셋:

한국 도로교통 공단제공 - 고속도로 영업소별 교통량 (분기별, 2019 3분기~2020 4분기)

한국 도로교통 공단제공 - 영업소별 사무소 지역 주소

기상청 제공 - 일자별 평균 기온, 풍속, 강수량 

KOSIS 제공 - 지역별 광업,제조업 사업체 수, 지역별 광업,제조업 출하액 매출, 지역별 등록 운수, 창고업자 사업체 수와 매출액 

 

사용 모델:

Random Forest Regressor

XGBoosting Regressor 

Transformed Target Regressor 

 

모듈&라이브러리

- EDA/Visualization

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

 

-Encoding & Modeing

from category_encoders import OrdinalEncoder, TargetEncoder

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

from sklearn.compose import TransformedTargetRegressor

from sklearn.pipeline import make_pipeline, Pipeline

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV

from scipy.stats import randint, uniform

from xgboost import XGBRegressor

 

-Visualization on estimated values & observation

from pdpbox.pdp import pdp_isolate, pdp_plot

import shap

 

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1. 기획안:

https://www.notion.so/5a224918ab064344940a0e98b84133b0

앙상블 모델을 활용한 고속도로 일일화물교통량 예측

 

2. 코드보기:

https://github.com/DamiSoh/Personal_Project/blob/main/AI_04_%EC%86%8C%EB%8B%B4_section2.ipynb

DamiSoh/Personal_Project