Kaggleにおける「特徴量エンジニアリング」の位置づけ　〜『機械学習のための特徴量エンジニアリング』に寄せて〜 - u++の備忘録

2019/02/22 214 users ワークフロー アンサンブル 本書 Kaggle 備忘録

はじめに 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の書誌情報 Kaggleのワークフロー 1. （探索的データ分析） 2. ベースラインモデルの構築 3. Validationの構築 4. 特徴量エンジニアリング 5. ハイパーパラメータ調整 6. アンサンブル 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の貢献箇所 Kaggle観点で本書をオ... 続きを読む

【Kaggleのフォルダ構成や管理方法】タイタニック用のGitHubリポジトリを公開しました - u++の備忘録

2018/12/28 178 users Kaggle GitHubリポジトリ タイタニック 備忘録

はじめに Kaggleのタイタニック GitHubリポジトリ 執筆の経緯 大まかな方針 参考にした情報 フォルダ構成 configs data input output features logs models notebook scripts utils 計算の実行 Git管理 おわりに はじめに 本記事では、Kaggle用フォルダ構成や管理方法について、現時点での自己流の方法をまとめます。「... 続きを読む

KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」のPython実装 - u++の備忘録

2018/06/23 143 users Kaggle github.com 備忘録 自前 アルゴリズム

今回は、KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」を紹介します。 Rでの実装は公開されていますが、Pythonでの実装は確認できなかったので、自前のPython実装も公開しています。 github.com アルゴリズムの概要 近傍数を、分類するクラス数をとした場合に、アルゴリズムは個の特徴量を生成します。... 続きを読む