• train data : 14종류의 환경 데이터 10,112세트를 input 값으로, 3가지의 생육지표(생장길이, 줄기직경, 개화군) 값을 output 값으로 학습

• 전처리 : 이상값 및 결측값 제거/보완

※ 이상값 : 극단적인 값, 비슷한 시기의 데이터 추세에서 크게 벗어난 값 등을 최대/최소값, Q1-1.5IQR, Q3+1.5IQR 등의 값으로 대체하거나, 우선 임시로 0으로 대체한 뒤 향후 결측값과 함께 다시 대체함

※ 결측값 : 각 환경 데이터의 특성에 따라 평균값, 중앙값, 같은 시기의 데이터 등으로 대체함

• 모델 학습

ANN 기반 모델을 통해 환경 데이터와 그에 따른 생육 지표를 학습시킴

• test 데이터 입력 후 예측

• 결과(정확도)

test_output과 실제 데이터 비교하여 오차 검토

MAE 계산결과 5.67