motojapan https://blog.hatena.ne.jp/motojapan/ MotoJapan's Tech-Memo https://motojapan.hateblo.jp/ kaggle python 機械学習 これの続きです。 【kaggle②】初心者がタイタニック号の生存予測モデル（Titanic: Machine Learning from Disaster）をやってみる（データ分析、整形、欠損データ補完） - MotoJapan's Tech-Memo 2.7. 特徴量毎の生存分布確認(可視化）と特徴量生成 データの可視化は非常に重要。 pandasを使うと1~2行程度表やグラフを描けるのでどんどん使います。 可視化方法においては※1を参考にさせて頂きました。 データを表/グラフ化し、機械学習を行う特徴量を選定していきます。 2.7.1 可視化（表化、グラフ化） 各特徴量と[Survived]… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fmotojapan.hateblo.jp%2Fentry%2F2017%2F06%2F29%2F012533" title="【kaggle③】初心者がタイタニック号の生存予測モデル（Titanic: Machine Learning from Disaster）をやってみる（特徴量生成と生存関係の可視化） - MotoJapan&#39;s Tech-Memo" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/m/motojapan/20170629/20170629003018.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-06-29 01:25:33 rich https://motojapan.hateblo.jp/entry/2017/06/29/012533 1.0 100%