Pythonでスタッキング学習を実装する【Kaggle】 - Qiita

TL;DR 機械学習において単体の予測モデルで精度が頭打ちになった際、よく用いられる手法としてスタッキング学習があります。本記事では、過去のKaggleコンペティションである"Otto Group Product Classification Challenge"を題材にPythonでスタッキングモデルを実装し、マルチクラス分類タスクに挑戦します。 コンペティション概要 商品データから9つのクラスのいずれに分類されるかを予測するマルチ分類タスクです。 train.csvは93個の特徴量と、目的変数である所属クラスのデータが格納されています。test.csvの特徴量から、各商品の所属するクラスを確率で予測することが目的です。評価指標にはMulti-Class Log-Lossが用いられます。 準備 必要なライブラリをインポートします。 import os, sys import dateti