【SIGNATE COMPETITIONに挑戦】「自動車の走行距離予測」2022-Part4
前回、個人とSIGNATEとで評価関数の結果が異なることからプロフラムの内容を見直してみました。 しかし、特におかしな部分は見当たりません。 この辺りは今後の課題として、再びプログラムの修正に取り組みます。 今回はダミー… 続きを読む »
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【SIGNATE COMPETITIONに挑戦】「自動車の走行距離予測」2022-Part3
前回のhorsepowerでデータ型に問題があったので修正を行いましたが、予測精度の改善は微々たるものでした。 今回は別の方法を試みてみます。 displacement、horsepower、weight。acceler… 続きを読む »
【SIGNATE COMPETITIONに挑戦】「自動車の走行距離予測」2022-Part2
前回の投稿後に一部データ型に問題があることに気が付きました。 horsepowerに問題があるので、そちらを訂正。 さらに不具合も削除では無く、全て平均値で置き換えてみました。 結果は以下の通り。 その結果が以下となりま… 続きを読む »
【SIGNATE COMPETITIONに挑戦】「自動車の走行距離予測」2022-Part1
まずはもっとも基本的なところから始めてみようと思います。 内容がバラバラのcar nameを外して、その他の項目を説明変数にして予測を行おうと思います。 しかし、作業を進めるとhorsepowerに問題があるらしく、こち… 続きを読む »
【SIGNATE COMPETITIONに挑戦】「自動車の走行距離予測」2022-Start
あらためて機械学習に再挑戦することにしました。 まずはSIGNATE COMPETITIONの練習問題で研鑽を積もうと思います。 選んだ練習問題は「自動車の走行距離予測」。 ガソリン１ガロンあたりの走行距離を予測するとい… 続きを読む »
Kaggle｢Titanic – Machine Learning from Disaster｣に挑戦：Part3(評価:0.76794)
Kaggleの｢Titanic – Machine Learning from Disaster｣に挑戦中です。 評価の推移は以下のとおり 二回目：0.75119 / 42153位初挑戦：0.73684 / 42456位… 続きを読む »
Kaggle｢Titanic – Machine Learning from Disaster｣に挑戦：Part2(評価:0.75119)
Kaggleの｢Titanic – Machine Learning from Disaster｣に挑戦中です。 初挑戦の評価は0.73684。 順位は42456位でした。 挑戦二回目となる今回は特徴量を増減… 続きを読む »
Kaggle｢Titanic – Machine Learning from Disaster｣に挑戦：Part1(評価:0.73684)
Kaggleの｢Titanic – Machine Learning from Disaster｣に挑戦することにしました。 これまでは機械学習を学ぶための教材として利用してきましたが、投稿するのは今回が初め… 続きを読む »
入力中【SIGNATE COMPETITIONに挑戦】「債務不履行リスクの低減」8(最終)
10/31から残り10日で参加したSIGNATE COMPETITION「債務不履行リスクの低減」も本日で最終日。 最後に思いつく限りの方法を試みて上限一杯まで投稿を試みましたが、結果は以下のとおり。 順位は165位。 … 続きを読む »
【SIGNATE COMPETITIONに挑戦】「債務不履行リスクの低減」6
前回、学習用データと評価データにデータを分割する前に、loan_statusのFullyPaidとChargedOffの数を調整することで、予測評価の大幅な改善が見られました。 これに気を良くし、いくつかの機械学習アルゴ… 続きを読む »