Kaggleをとりあえず触ってみて少しづつ予測や分類を理解していくぞ！

Mon, 18 Mar 2024 00:00:00 +0000

最初の段階でタイタニックを触ることが普通かもしれませんが、この書籍でも触れてますがタイタニックは軽く触るくらいでいいと思います。

順位もあまり動かないですし、モチベも続かないと思うので他のコンペに早く参加したほうが楽しい気がします。

私は今開催されているこちらのコンペに参加しています。こちらのコンペは基となったデータから似たような特徴量を作成したものになります。中身はテーブルデータなうえに “id” と数値データのみなのでとっつきやすいと思います。

とりあえず中を見てみます。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 19219 entries, 0 to 19218
Data columns (total 35 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 id 19219 non-null int64
1 X_Minimum 19219 non-null int64
2 X_Maximum 19219 non-null int64
3 Y_Minimum 19219 non-null int64
4 Y_Maximum 19219 non-null int64
5 Pixels_Areas 19219 non-null int64
6 X_Perimeter 19219 non-null int64
7 Y_Perimeter 19219 non-null int64
8 Sum_of_Luminosity 19219 non-null int64
9 Minimum_of_Luminosity 19219 non-null int64
10 Maximum_of_Luminosity 19219 non-null int64
11 Length_of_Conveyer 19219 non-null int64
12 TypeOfSteel_A300 19219 non-null int64
13 TypeOfSteel_A400 19219 non-null int64
14 Steel_Plate_Thickness 19219 non-null int64
15 Edges_Index 19219 non-null float64
16 Empty_Index 19219 non-null float64
17 Square_Index 19219 non-null float64
18 Outside_X_Index 19219 non-null float64
19 Edges_X_Index 19219 non-null float64
20 Edges_Y_Index 19219 non-null float64
21 Outside_Global_Index 19219 non-null float64
22 LogOfAreas 19219 non-null float64
23 Log_X_Index 19219 non-null float64
24 Log_Y_Index 19219 non-null float64
25 Orientation_Index 19219 non-null float64
26 Luminosity_Index 19219 non-null float64
27 SigmoidOfAreas 19219 non-null float64
28 Pastry 19219 non-null int64
29 Z_Scratch 19219 non-null int64
30 K_Scatch 19219 non-null int64
31 Stains 19219 non-null int64
32 Dirtiness 19219 non-null int64
33 Bumps 19219 non-null int64
34 Other_Faults 19219 non-null int64
dtypes: float64(13), int64(22)
memory usage: 5.1 MB

中身は数値データで最後の7カラムが予測対象の列になります。それから欠損値はないみたいなので、欠損値については考えなくてよさそうです。

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