「初手LightGBM」をする7つの理由 - u++の備忘録

2019/10/29 57 users Kaggle 初手 備忘録 主観 欠損値

Kaggleなどのデータ分析コンペでテーブルデータを扱う場合、最近は取りあえずLightGBMを利用する場合が多いです。 本記事では、初手の機械学習アルゴリズムとして「LightGBM」*1を採用する理由を紹介します。あくまで2019年10月末時点での個人の主観なので、ご参考までにご覧いただければと思います。 1. 欠損値をそのま... 続きを読む

【機械学習 × テニス】姿勢推定とLightGBMを用いたテニスのスイング認識【動作検出】 - はんぺんのIT日記(改)

2019/09/21 50 users はんぺん 姿勢推定 テニス 動作検出 機械学習

はじめに 手法の決定 開発環境 データ取得 動画撮影 アノテーション 関節位置のデータ モデリング 学習用データ データ加工 データ分割 学習 評価 評価用データ Feature Importance Confusion matrix 動作の誤検出 高度化検討 トラッキングの追加 姿勢の検出精度の高いモデルの使用 特徴量の再検討 予測モデルへの転換 ... 続きを読む

傾向スコアと機械学習とprobability calibrationの話 - rmizutaの日記

2019/03/31 53 users rmizuta RCT ロジスティック回帰 因果推論 算出

はじめに RCTが使えない場合の因果推論の手法として傾向スコアを使う方法があります。 傾向スコアの算出はロジスティック回帰を用いるのが一般的ですが、この部分は別にlightgbmとか機械学習的な手法でやってもいいのでは？と思っていましたが既にやっている記事がありました。 統計的因果推論(3): 傾向スコア算出を機械... 続きを読む