RのWeb制作

Webサービス制作のための技術情報を。データ分析(Python、機械学習コンペ他)や自作野球ゲームMeisyoのこと中心。

データサイエンス Web制作 Python

[Kaggle] Titanic 約80% by ランダムフォレスト

投稿日:2019年2月19日 更新日:

実力不足感が否めませんが、Kaggleのチュートリアル的なTitanicにおいてランダムフォレストで正答率約80%を出せたのでコードを載せておきます。
Colaboratory

実施期間:2019/02/07~02/19
的中率:46%→80%
使用識別器:ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、SVM、K-means、カーネルSVM
グリッドサーチ:あり

注意したこと:
・データをよく観察する。
・欠損値はよく考えて埋める。適当に埋めない。
・1つずつ理由を考える。

問題点:
・識別器の違いが判らなかった。(だいたい分かるようになってきた)
・分析のためのコードの書き方がわからなかった。
・名前の分類凝りすぎた感。(+αするなら男の名前と女の名前で列を分けたほうが良かったかも?)
・データ正規化の自作関数、data_normalize()がWarning出てしまう。
・NNとかCNN、LGBなどの優秀な識別器を自作できなかった。理解が足りない。
・ほぼほぼモノマネに終始してしまった。
・上のColaboratory URL完成してない!
・「もし乗客になった場合、死亡確率を下げるにはどうしたらいいの?」という問いに答えられない。

感想:
・時間かかったけど楽しかった。
・KaggleはPythonに慣れるのにはよさそう。
・他の人のコードをもっと読みたい。(カーネル読もね)
・Pythonやデータサイエンスの理解を深めたい。で、仕事で使いたい。

【追記:04/30】
LightGBM、XGBoostをさらに試したところ、84%の精度が出ました。
・・・とは言え、単純な「データ加工→学習→出力」ではチューニングしたランダムフォレストが一番精度高かったです。
2つのBoosting系は、出力後の結果を再度取り込んで学習させるなど、さらなる精度を求めるならよさそうです。(なお、ノンチューニングなので真価は発揮していない)

-データサイエンス, Web制作, Python

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

関連記事

[Python] ディープラーニングのモデル「VGG16」を使って画像認識をし、判断した理由の可視化をする。

今日はデータ分析から趣向を変えて画像認識を行います。 やることは簡単。 1.撮った写真を使って画像認識させ、何が写っているか判断させる。 2.何が写っているかを判断した理由(位置)を可視化する。 以上 …

[Meisyo]第3回公式戦決勝戦

本日、Meisyoの第3回公式戦決勝戦がありました。 ダークホースの「sagasitamitaina」高校、悲運の帝王ジャガ畑高校。 チーム総合力を比較してみましょう 国立sagasitamitain …

no image

[PHP]PDO、2つ以上の項目からLIKE検索

データベースからPDOを使ってデータを抜き出したい! そして「bindParam」で安全に検索しよう。そうしよう。 しかし、見事にハマりました。/(^o^)\ 解決方法はこちら! $pdo = new …

ゲームのつくり方

何で書こうとしたの? ゲーム制作者が自由な記事を作る Advent Calendar 2021があったのでつい… 昔からゲーム開発の方法論を簡単にまとめたいと思っていましたが、いいきっかけだと思って書 …

no image

急がば回れ「初めてのPHP5」の紹介

「今からプログラミング(PHP)はじめたいなあ」という方へ。 パソコンスクールで学ぶことやネットで独学するのも間違いなくいい方法です。 私はオライリージャパンから出ている「初めてのPHP5」をおすすめ …