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Tabular Data Binary Classification: All Tips and Tricks from 5 Kaggle Competitions
In this article, I will discuss some great tips and tricks to improve the performance of your structured data binary classification model. These tricks are obtained from solutions of some of Kaggle’s top tabular data competitions. Without much lag, let’s begin. These are the five competitions that I have gone through to create this article: Home credit default risk Santander Customer Transaction P
つい言い間違えてしまうような薬剤名を(半)自動で探しだす
この記事はUbie Advent Calendar 2020の15日目の記事です。 昨日の記事はshigedoさんのこれからのDXを社会実装するスタートアップに必要な「パブリック・アフェアーズ」とは｜yukishigedo｜noteでした。 言い間違えを探す みなさんはこのツイートを見たことがありますか？ 薬剤師の日常#今年もあと少しなので褒めてほしい pic.twitter.com/LaSfRnM3NY — 鮫島うさぎ (@usagi_samejima) December 27, 2019 患者さんがお薬の名前を言い間違えてしまうという薬剤師あるあるな話ですが、間違え方が独特で面白いですね。特に薬剤名は普段馴染みがなく横文字で覚えづらいので、記憶の中にある近い名称に引っ張られてしまうのかもしれません。このツイートのリプライ欄でも他の人が別の事例を紹介してくださっていますが、色々な言い間違
特徴量エンジニアリングのライブラリ xfeat を使ってみて便利だったこと - Taste of Tech Topics
こんにちは。機械学習エンジニアをしている古賀です。 最近は愉快な上司@tereka114 のもと、精度の上がらないモデルに四苦八苦しています。 そんな私が普段データ分析をする際に難しいことの一つとして、特徴量エンジニアリングがあります。 特徴量エンジニアリングとは、元のデータに新たな特徴量を追加することでモデルの精度を向上させるプロセスのことです。 この結果によってモデルの精度が大きく変わりますが、正しく実行するにはデータへの深い理解やデータ分析力が必要になります。 私もあまり得意ではないのですが、これを簡単にする xfeat という便利なライブラリがあると上司が教えてくれたので、実際に使ってみて便利だったことをまとめました。 ※本記事は、Pythonその3 Advent Calendar 2020 の15日目の内容になります。 目次は以下です。 xfeat とは 準備 実行環境 xfea
エウレカのデータ組織運営の1年間
はじめにこんにちは、@pacocat です！この記事は「eureka Advent Calendar 2020」15日目の記事です。 気づけばエウレカに入社して1年が経ちました。入社後はデータアナリストとして活動していましたが、今年の3月からはData Directorとして、AIを含むデータ部門を統括する立場として、組織づくりや戦略推進を行っています。 もともとエウレカに入社したきっかけは、過去にデータアナリスト→AIプロジェクトリーダーとキャリアを積んでいく中で、プレイヤーとしてだけでなく、チームや組織としてデータ活用のあるべき姿を考えたいという気持が高まったことにあります。今は毎日優秀なメンバーに支えられながら、成長痛を感じつつ新しいチャレンジを楽しめています。 この記事では、普段私がどのような観点でデータ組織を運営しているか、をまとめていこうと思います。データチームはこの1年だけで
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