はじめてのかぐる - Qiita
上記の特徴量の中から予測に効きそうなものを探して、それを使って予測モデルを作る流れになりそう。 モデルを作る際には仮説を立てて調べていくのがよくて。例えば、ファーストクラスな客室にいた人は生存率高いとか、一緒に乗ってる家族が多く、かつ男性だと生存率が低いとか考えていくと良いかも。 その上で効かない特徴を削除して、何か効きそうなものを自分で加えるとかそういう方法をとった方が今回は筋がいい気がします。 ただ今回はさくっとやるのが目的なのでその辺は横においときます。 ちなみに当然なんですけどSurvivedはtrain.csvにしかないです。 データを眺めてとりあえずやってみる ここからPythonでデータを取り込んで、どんな値が格納されているのかを見ていきます。 ## 準備 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyp
Kaggle事始め - Qiita
はじめに データ解析の情強な方なら、Kaggle はご存じだと思います。データ解析のSkillを競うCompetitionサイトで、与えられたテーマ(Dataset)に対して、世界中のデータ解析有識者が様々なデータ解析手法を駆使してより高い正答率(Score)を競い合う場所です。 が、Kaggleそのものは知っていても、どうやればKaggleに実際に参加できてランキングに加われるのかは知らない、と言う方は多いと思います。この記事では、とりあえずKaggleの何らかのCompetitionに参加して、解析結果をSubmitして、(その時点の)順位/Scoreを確認するまでの操作手順/流れをチラ裏したいと思います。 KaggleのWeb pageは色々な情報/Linkが詰まっているので、ぱっと見取っ付きにくいかもしれませんが、ポイントをつかめば参加してScoreを付けて貰う所まではとても簡単で
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