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ブックマーク / amalog.hateblo.jp (2)

コピペで使える。Kaggleでの実験を効率化する小技まとめ - 天色グラフィティ
この記事はKaggle Advent Calendar 2018の20日目の記事です。当初の予定ではPLAsTiCCコンペの振り返りをするはずだったのですが、時空の狭間に吸い込まれた結果0サブミットでフィニッシュしてしまいました。何ででしょうね。そこで、代わりにKaggleで使える便利なスニペットまとめを書くことにします。ちなみにもうひとネタあったのでいつか書きたいですが、修論があるのでいったん見送り…… LINEに通知を送る処理にかかる時間を計測する Jupyter Notebookの場合 Pythonスクリプトの場合 LightGBMの学習結果をログに出す Google Spreadsheetに結果を記録する Google Spreadsheet側の設定 Pythonからアクセスする Notebook上でライブラリを毎回再読込する DataFrameのメモリを節約するまとめ L
syou6162 2018/12/24
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Kaggleで使えるFeather形式を利用した特徴量管理法 - 天色グラフィティ
みなさま、Kaggle楽しんでいますでしょうか。僕は現在Home Credit Default RiskとSantander Value Prediction Challengeに参加しています。前回のKaggle記事ではpandasのテクニックについてまとめました。多くのアクセスをいただき、人生初のホッテントリ入りまで経験してたいそう嬉しかったです。ありがとうございました！ amalog.hateblo.jp さて。みなさんはKaggleをやっているとき、どのようにして特徴量を管理していますか？ Titanicくらいならその都度計算すれば十分ですが、ある程度データのサイズが大きくなり、さまざまな特徴量を取捨選択するようになると特徴量のシリアライズ(保存)が欠かせません。そこで、今回は僕が行っている特徴量管理方法を紹介したいと思います。僕の方法はTalkingdata Adtr
syou6162 2018/07/20
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