2021年1月のやれたこと ・論文修正 ・Kaggle LearnのFeature Engineering①～④ ・Kaggle本(コンペティション・チャレンジブック)を半分読んだ ・LambdaPC見積もり 2021年2月の目標 ・KaggleのCompetitionに参加する www.kaggle.com www.kaggle.com ・ 過去コ…

kaggle learn で feature engineeringを勉強するシリーズ第四弾(最終回)。 www.kaggle.com 概要) 特徴量が多すぎるとoverfitします。また、処理も重くなります。なので特徴量を選択する必要があります。 1) Which data to use for feature selection? Includ…

kaggle learn で feature engineeringを勉強するシリーズ第三弾。 www.kaggle.com 概要) 今回は特徴量の作り方について勉強します。 1) Add interaction features categoryとcountryの特徴量を組み合わせた特徴量を作ります The easiest way to loop through…

Learn Feature Engineering Tutorials | Kaggle kaggle learn で feature engineeringを勉強するシリーズ第二弾。 www.kaggle.com 今回はカテゴリカルエンコーディングについて。 Count Encoding Target Encoding CatBoost Encoding の取り扱いを勉強します…

Learn Feature Engineering Tutorials | Kaggle kaggle learn で feature engineeringを勉強するシリーズ第一弾 Baseline Model | Kaggle。 1) Construct features from timestamps .dt.hour.astype('uint8')を使うと、pandas形式のタイムスタンプを時間(hou…

・ブログ記事を週1 ・kaggleでメダルを取る ・論文を2本出す ゆるゆるやっていきます。

Abstract <a href="http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/06/30/134906" data-mce-href="http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/06/30/134906">Deep LearningのWebプラットフォームLabellioを試してみた - kivan…