Kaggle超入門 ~タイタニック号の生存予測~(lightGBM編) - Qiita

目的 前回、kaggleのタイタニック号生存予測のデータの確認を行なったので、今回は実際にモデルで訓練・予測を行っていきたいと思います。その過程で、モデルの特徴やモデル選択、モデル評価、パラメータ調整の手法など学んでいければと思います。 前回の記事はこちらhttps://qiita.com/tasuku303/items/becded4c6ec73d72ddbc モデル選択 モデル選択に関しては、まず教師あり学習か、教師なし学習かを理解する。今回は教師あり学習であるためカテゴリ予測である分類問題か、数値予測の回帰問題かで大まかに使うモデルを絞り込める。 今回は、生存しているかどうかを分類するので分類問題である。 モデル選択のやり方として、scikit-learnのドキュメントに以下のようなアルゴリズムチートシートというものがある。 今回の例だと、まず、LinearSVCを試し、精度が良くな