「SIGNATE」タグアーカイブ

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

過去二回投稿を行いましたが、結果は178人中168位という惨憺たる結果となりました。 すでにSIGNATEの有料オンライン講座に申し込みしあらためて機械学習の勉強を開始しましたが、本コンペティションに関しては、これまでの… 続きを読む »

前回、初めて行ったコンペティション参加の結果はランキング外となりました。 用意されたデータを、決まった手順で機械学習アルゴリズムにかけて、単純に予測させただけなので当然の結果かと思います。 逆に、これからどこまで順位を上… 続きを読む »

今回から、いよいよ分析に取りかかります。 本コンペの目標は「予測精度の高い貸し倒れ予測モデルの作成にチャレンジしてみましょう」というもの。 データを読み込み基礎分析を行ったところ、以下の内容が表示されました。 24215… 続きを読む »