derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ machine_learning 比例尺度の 年齢 同乗した兄弟姉妹・配偶者の数 同乗した親と子供の数 運賃 および「チケットのクラス」と「性別」の数値化、「乗船した港」の one-hot エンコーディングをしてみた 9 つの数量を特徴量として決定木と簡単なニューラルネットワークで 2 クラス分類の課題として取り組んでみた。 結果としては、どちらでもテストセットで大体 75〜79% 程度の精度になった。ニューラルネットならうまいこと非線形な扱いで攻め込めるかな？と思ったけど必ずしもそういうわけではなさそう。特徴量の作り込みがいけてない感じがする。ここからは特徴量エンジニアリングの世界かもしれないな。 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2022%2F03%2F30%2F230756" title="タイタニック (3) - らんだむな記憶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2022-03-30 23:07:56 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2022/03/30/230756 1.0 100%