optunaとkerasとtitanic - Qiita

はじめに 機械学習とベイズ最適化の勉強のためにｋ、kaggleのチュートリアル的なコンペ「Titanic: Machine Learning from Disaster」をニューラルネットワークでスコアを出してみました。 ハイパラ最適化には、Preferred Networksのoptunaライブラリ(公式サイト)を使っています。 結果 Public Score : 0.7655 ノート kaggleノートのリンクを貼っときます。 kaggleノート コード 前処理 まずは欠損地処理と関係なさそうな特徴量の削除の前処理です。勘で行いました。 train = train.fillna({'Age':train['Age'].mean()}) X_df = train.drop(columns=['PassengerId','Survived', 'Name', 'Ticket', 'Cabi