第2回 金融データ活用チャレンジ -効率的なデータ分析・予測を行えるコードの紹介- - Qiita

概要 SIGNATEで2024年1月18日～2024年2月15日において開催中のコンペ「第2回 金融データ活用チャレンジ」のデータを可視化し、LightGBMでの予測を行ってみました。 可視化はSeabornを活用することで、0,1のデータの分布を比較的簡単に見ることができるようになります。 予測結果のファイル名を都度設定するのは面倒なので、notebookのファイル名がそのまま使えると便利ですよね。notebookの設定を自動的に読み取る方法も紹介します。 とりあえずLightGBMで予測してみました。欠損値の補完などがなくても予測できてベースライン作成に便利です。 Confusion Matrix や Classification Reportを使って予測結果を出力できるようにしておきましょう。 データのインポート・前処理 ライブラリのインポート notebookの横幅を広げたいときに

[misshiki]

“SIGNATEで2024年1月18日～2024年2月15日において開催中のコンペ「第2回 金融データ活用チャレンジ」のデータを可視化し、LightGBMでの予測を行ってみました。”

[currypurin]

“下の例は、notebookの横幅を画面の90%まで広げてくれます。”これ知らなかった