Signateコンペ - Qiita

はじめに 今回SIGNATEのSOTA Challenge「オペレーション最適化に向けたシェアサイクルの利用予測」に参加して銅メダルを獲得することができたため、コンペの概要と自身の解法について書いていこうと思います。 コードについてはGitHubに公開しています。 コンペの概要 シェアサイクル事業を展開するA社がオペレーション改善のために、どのステーションで何台くらい自転車に空きがあるかを機械学習により予測したい。 ⇒与えられたデータを用いて各々のステーションにおける空き台数を予測する 評価指標としてはRMSEが用いられている。RMSEの算出方法は以下の通り。 $$ RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i})^2} $$ データ概要 与えられたデータは以下の4つ。 1. 自転車の台数状況データ 各サイクルステーションで1時間ごと