データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
推定を作ってから約２ヶ月経ってからのコロナ陽性者数の推測結果、以下になりました。 第５波までの傾向だったらもう収束しているはずですが、収束しておらず、１日6,000〜7,000人くらいで停滞している感じです。これくらいの陽性者数が底になっている印象。恐らく、これからは今までと違う動きをすると思われるので、また違う推測モデルが必要かも。 2/6に、↓の記事で東京都のコロナ陽性者数に正規関数を当てはめて推移を予測しました。1ヶ月ほど経ったので、その予測の評価をしてみました。 iisssseeiiii.hatenablog.com 評価した結果は次の図のようになりました。 オレンジ線が実際の陽性者数で、青破線が2/6までのデータを使ったモデルで推測した値です。モデルを作ってから少し陽性者数が増加し、推測ではもっと増えると計算されてましたが、そこまで増えませんでした。ただ、その後の減り方は緩やかだ
Kaggle – 神々に近づくために | threecourse's memo
PyDataTokyoに触発されたので、Kaggleで上位を取るための戦略、そして神々に近づくための学習戦略を考えてみました。 kaggle master （自慢）ではありますが、kaggle歴は浅いので、いろんな突っ込みどころがあると思います。 1. 初参加 ～ top25% まずはtitanicのtutorialを始めてみる 終わったら、ちゃんとポイントのもらえる本番コンペに参加する お遊びコンペだとなかなか気合いが入らないので（人によります） いろんなコンペがあるが、とりあえず興味があるのに参加してみる 無理そうならあきらめる beat the benchmark(btb)というのがForumに出てくるので、まずはbeat the beat the benchmarkを目指す。これができればtop25%とか行けるのではなかろうか。 ツールの使い方を覚える良い機会 btbは特徴量をそん
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