日立の社内ハッカソン参加者とPyCaretで競ってみた（後編） - Qiita

はじめに こんにちは。(株) 日立製作所の Lumada Data Science Lab. の清水目拓馬です。 前編の著者の小幡と、今回、PyCaretでのモデリングに取り組みました。日立のハッカソンデータを使ってPyCaretでモデリングしてみた（前編）の記事では、日立社内で実施したハッカソンで使用したデータを基にPyCaretで予測モデルを作成しました。後編となる今回は、複数の予測モデルを組み合わせたアンサンブル学習でどのぐらい分析精度が上がるかを検証します。 アンサンブル学習 ◆バギング 前編で検討したモデルの比較で最も精度の良かったExtra Trees Regressorを用いて、バギングを実施しました。バギングとは、全体の学習データからデータ・説明変数を一部抽出して弱学習器を複数作成し、それらの予測値の平均を最終的な結果とする手法です。つまり、このバギングによって最終的に構築

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ハッカソン中級者レベル(日立社内比較)