KaggleタイタニックのNameだけで予測精度80%超えた話(BERT/TF2.0) - Qiita

BERTは自然言語処理を勉強する上で外せなくなりつつあるモデルです。 理解を深めるために実際に実装してみました。 BERTを試すにあたりKaggleチュートリアルのタイタニックを名前(Name)だけで予測を行います。 タイトルにもある通り予測にNameしか使っていないにもかかわらず正解率が80%を超えたので驚きました。 他のスコアとの比較ですが、女性=生存とした場合の正解率は76.555%(Kaggleのサンプルファイル)、過去の記事(Kaggleのタイタニックに挑戦してみた（その２）)ではかなりがんばって77.99%でした。 （私の実力がまだないだけかもしれませんが…） また、BERTを使わないNameのみからの予測(前回)でのスコアは72.248%です。 ・Kaggle関係の記事 Kaggleのタイタニックに挑戦してみた（その１） Kaggleのタイタニックに挑戦してみた（その２） K