devman90/traffic_prediction

traffic_predictions

1. Keras, Tensorflow 설치 필요.
2. 'input' 폴더에 필요한 input 파일들을 위치시킨다.

• input/training_data.csv
• input/test_data.csv

3. 전처리 수행

• python preprocess.py 실행 -> 'preprocessed' 폴더에 전처리된 *.csv 파일 생성

4. model 학습(4개 모델)

• 완료 시 submission.csv 파일 담긴 모델별 폴더 생성됨
• 학습이 오래걸리는데, 각 json 파일의 EARLYSTOP값을 줄이면 학습 시간을 줄일 수 있음(성능은 달라질 수 있음)
• python train.py --config MODEL1.json
• python train.py --config MODEL2.json
• python train.py --config MODEL3.json
• python train.py --config MODEL4.json

5. 앙상블 수행

• python ensemble.py

6. 최종 제출 파일

• 앙상블: output/ensemble_submission.csv
• 모델3: MODEL3/submission.csv