<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>sey323</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/sey323/</author_url>
  <blog_title>いちろう’s blog</blog_title>
  <blog_url>https://sey323log.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>データ分析</anon>
  </categories>
  <description>はじめに SotaになっていたSignateのApple引越社 需要予測のコンペに挑戦したので、その記録を書きます。 signate.jp 今回はモデル作成にPyCaretというAutoMLライブラリを利用した。PyCaretは、複数のモデルの構築と評価を少ないコードで簡単に実装できるAutoMLライブラリで、個人的に最近注目しているツール。モデル学習をPyCaretのみで実施してみて、どれだけの順位に組み込めるか試してみた。 先に結果を言うと、PyCaretのみで作成したモデルの評価値は、アップロード時点では150位くらいの結果となった。しかし最近見たら200位まで下がっていたので、現時点で…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fsey323log.hatenablog.com%2Fentry%2F20211104%2F1636033224&quot; title=&quot;【データコンペ】Signate Apple引越し社需要予測をPyCaretで挑戦 - いちろう’s blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/sey323/20211103/20211103231802.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2021-11-04 22:40:24</published>
  <title>【データコンペ】Signate Apple引越し社需要予測をPyCaretで挑戦</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://sey323log.hatenablog.com/entry/20211104/1636033224</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
