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機械学習スキル向上のため
Kaggleにチャレンジしてみた
Kaggleとは
・企業等が課題解決に用いる機械学習等のモデルを公募しているホームペー
ジ(モデルコンペサイト)
・Kaggleアカウントがあれば、誰でも無料で参加可能
・参加者同士でモデルの精度を競い合い、順位が発表される
・優勝者には賞金が支払われるコンペもある
・サイト内には参加者同士で意見交換できる場も設けられている
挑戦したコンペ
・初心者向けの入門コンペ。
・1912年に起きた豪華客船タイタニック号沈没がテーマ。
・乗客の属性、生死の結果等の訓練データが与えられる。
・どのような人物が生き残る可能性が高いのかを分析し、
生死の結果を予測するモデルを作成する。
PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin
1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22 1 0 A/5 21171 7.25
2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)female 38 1 0 PC 17599 71.2833 C85
3 1 3 Heikkinen, Miss. Laina female 26 0 0 STON/O2. 31012827.925
4 1 1 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)female 35 1 0 113803 53.1 C123
5 0 3 Allen, Mr. William Henry male 35 0 0 373450 8.05
訓練データ(抜粋)
さぁ挑戦だ!①
訓練データの前処理(機械が読めるデータ、高精度モデルを作れるデータに変
換)が苦労した。。
訓練データ
SVM
(機械学習アルゴ
リズム)
生死判定
モデル
生死判定
モデル
テストデータ 生死判定結果
提出!
Kaggleより提供
Kaggleより提供
Sklearn・Numpyを使用
さぁ挑戦だ!②
<データ前処理>Pandas・seaborn・matplotlibを使用
・カラム毎に欠損値の有無を確認
(欠損値をカラムの中央値で埋める、欠損値が大多数のカラムは削除)
・機械が読めるデータ形式に変換(文字列→数値)
・データ間の相関性の確認
⇒相関が強いデータが複数個ある場合、説明変数を1種類に絞りこむ
当該データを全て説明変数にすると、モデルの精度低下を引き起こすため
等々、
訓練データの前処理⇒モデル作成⇒モデル精度確認のサイクルを繰り返した。
PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin
1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22 1 0 A/5 21171 7.25
2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)female 38 1 0 PC 17599 71.2833 C85
3 1 3 Heikkinen, Miss. Laina female 26 0 0 STON/O2. 31012827.925
4 1 1 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)female 35 1 0 113803 53.1 C123
5 0 3 Allen, Mr. William Henry male 35 0 0 373450 8.05
訓練データ(抜粋)
成績は…13,000人中10,931位でした
上位成績者のコメント
丁寧な前処理・試行錯誤(何度も傾向分析・モデル作成)
を粘り強く行う
・無暗に列・行を捨てない(有効な特徴を消さない)
・空白を埋める際の方針決定(最頻値、条件分岐)
・カラムの統合(ParchとSibを足し算など)
等々
再度挑戦!…593位に
まとめ
・機械学習スキル向上には、色々な人の意見を取り入れ、実戦することが大
切だと思った。
・今後も経験を積み、知識を深めていきたいと思うこの頃。(もっと自分の
時間が欲しい。。)
ご清聴頂きありがとうございました!

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