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締切2014/08/31 (残り72日) 参加人数0人 報酬1位 : 20万円 2位 : 10万円 3位 : 5万円 スポンサー NTTドコモの基地局設備などに設置されている 環境センサーで観測された 気象・環境に関するデータから、 鉄道の支障（運転見合わせ、遅延、運休等） を予測するモデルを作成していただきます。 NTTドコモは全国約4,000箇所の観測拠点において、 様々な環境データを計測しています。 環境センサーネットワークは、NTTドコモの基地局設備などを活用することにより、 従来には無い観測拠点によって構成されています。 気温、降水量、湿度、風向風速等の他、紫外線や花粉のデータも取得されています。 気象・環境は、社会生活やビジネス等に多様な側面から影響を与えており、 これらのデータを有効活用することで様々な付加価値を実現することが期待されます。 また、

みなさん。こんにちは。 ラボ副代表の西山です。 先週、コンペの例題として、「銀行の顧客ターゲティング【練習問題】」をコンペにアップしました。 データソースは、UCI(University of California,Irvine)のMachine Learing Repositoryから引用したもので、 とある銀行の顧客データ（属性、過去の利用状況、過去のキャンペーンでの反応実績等）をもとに、 新たに実施するキャンペーンでの反応ユーザを予測しターゲティングするためのモデルを構築します。 今日は、このコンペを例に予測モデルの構築を行ってみました。 RでRandomForest まずは、何も難しいことを考えず、判別問題(２値分類）の際によく使われる、 RandomForestでモデリングしてみます。 RでLibaray,randomForest を使って、train.csvか