久々にKaggleトライ。他にもPythonの基礎やDjangoの使い方を学んでいるところですが、やはりKaggleで遊べるようになるという目標を考えると知識不足なりにもkaggleに関わり続けるのはやめてはいけないと思 […]
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kaggleトライ -Home credit 5-kaggleトライ -Home credit 5-
かなり時間がかかってしまいましたが、オブジェクトデータの処理を加え流ことが出来ました。ダミー化ということでカラムがかなり増えてしまってメモリ不足に悩まされましたが、テーブルを一つずつ処理していくという基本的な対応をするこ […]
kaggleトライ -Home credit 4-kaggleトライ -Home credit 4-
少し間が空いてしまいましたが、ベースモデルを作成しましたので、そのコードと流れを紹介します。下記の手順のうち、3,4,5,6をささっと行い、7を実行したという形になります。 明らかにしたい問いや、問題の定義 訓練およびテ […]
kaggleトライ -Home credit 3-kaggleトライ -Home credit 3-
さて前回大量のカラムを雑に英訳しました。今回はそれらにざっと目を通して、使用するデータの決定と、それに伴う結合をやっていこうと思います。データ解析手順の3番に相当します。 明らかにしたい問いや、問題の定義 訓練およびテス […]
kaggleトライ -Home credit 2-kaggleトライ -Home credit 2-
引き続きHome Creditコンペに取り組みます。Kaggle解析の基本フローにのっとり進めていこうと思います。本日は2を行います。 明らかにしたい問いや、問題の定義 訓練およびテストデータの取得 データの整形、作成、 […]
Kaggleトライ -Home Credit 1-Kaggleトライ -Home Credit 1-
まだpredictが着地していないにも関わらず、新しいコンペを開始しました。 旅行記も博多が途中だし、金沢行ったのでその旅行記も書きたいなと思ったりしているにも関わらずまた新しいシリーズを書き出してしまう飽き性の自分に呆 […]
ど素人のKaggle6 -伸び悩むので先輩のNoteをみる- -特徴量ver-ど素人のKaggle6 -伸び悩むので先輩のNoteをみる- -特徴量ver-
前回まででitem, shop, categoryのrank化とその区分化、そしてdateを年月日に分解して予測し、1.41241というスコアを得ました。 素人の割に素早くそこまでいけたし、これは割とすぐにスコア上がって […]
ど素人のkaggle5 -3rd try-ど素人のkaggle5 -3rd try-
早くも3回目の提出となりました。まずは前回までのコードを一括で記述します。train_df、test_dfにデータ格納するところは割愛してます。地味ですが、kaggleのNotebookでquick saveだけだとou […]
ど素人のkaggle4 -2nd sub-ど素人のkaggle4 -2nd sub-
前回は年と月のみのデータを使用して、shopやcategory, itemの名前を全て破棄して予想していました。さらに予測精度を上げるためにはこの辺りの情報を上手く使いたいなと思い、今回はこの辺りを上手く使おうとしました […]
ど素人のkaggle3 -力づくで1st submit-ど素人のkaggle3 -力づくで1st submit-
前回データの概要をみたところで、結合する必要があるかなと考えていましたがどう手をつけていいやら全くわからず。。。 今回作ったコードは前回分も合わせて、Noteにまとめようかと思います。 一回立ち戻って、何を予測するべきか […]