SOTAなモデルを簡単に使えるktrainがテーブルデータに対応したので試してみた
最近、自然言語処理関連の仕事でBERTを使うことになり、まずはお手軽に試せるライブラリはないかと探していたところ、ktrainというライブラリがあることを知りました。「ktrain: A Low-Code Library for Augme…
KIYOSHI'S NOTES
Titanic
タイタニック号の乗客の生存予測〜80%以上の予測精度を超える方法（モデル構築＆推論編）
本当に今更なテーマなのですが、以下の記事の後編を書きました。 さて、本編では前編での探索的データ解析をもとにモデルを構築し、推論します。 以下のディレクトリ構造で進めていきます。 前編と同様にDockerコンテナ上で分析環境を構築しています…
Appleが公開している機械学習ライブラリTuri CreateでKaggle Titanicをやってみる
Twitterで呟いたり、Qiitaに投稿したりでブログがおろそかになっていました。。。ということで、久々のブログ更新です。 今抱えている案件の一つにレコメンドシステム関連があって、業務に使えるいいネタはないかといろいろ調べ物をしていたとこ…
タイタニック号の乗客の生存予測〜80%以上の予測精度を超える方法（探索的データ解析編）
今さらですが、ついにKaggleのタイタニック チュートリアル(titanic tutorial)でAccuracy80%を達成できました。※過去に3つほどtitanic tutorialについての記事を書いています。titanic tut…
無料BIツールTableau Public版を使った川崎市施設別WiFiアクセス数の可視化
お久しぶりの投稿です。業務的な忙しさに加えて他のことに興味が向いてしまっていたために、3ヶ月くらい当ブログを放置してしまいました。ただ、こんなに放置していたのにも関わらず、定期的に見てくたださっている方がいらっしゃるようでした。素直に嬉しい…
タイタニック号の乗客の生存予測〜誰でも理解できる予測モデルの構築
明けましておめでとうございます。 今年初投稿です。 明日からいよいよ仕事が始まりますね。 今年の抱負は「できない理由ではなく、できる方法を探す！」です。 仕事でも趣味でも、新しい分野にどんどんチャレンジして、スキルや知見を貯めていかねば。 …
タイタニック号の乗客の生存予測～Kaggleに挑戦（その３）
3度目のチャレンジです。 今回は、ロジスティック回帰分析ではなく、機械学習の一つであるランダムフォレストを使ってタイタニック号の乗客の生存予測をします。 また、新たにFamilySize（家族数）とCabin（部屋番号）を説明変数に入れてモ…
タイタニック号の乗客の生存予測～Kaggleに挑戦（その２）
前回の投稿から1週間。 Kaggleのチュートリアルコンペであるタイタニック号の乗客の生存予測にリベンジしました。 ※前回の投稿はこちら 前回は、学習用データ、テストデータの変数であるAge（年齢）の欠損値を、単純に学習用データの中央値で補…
タイタニック号の乗客の生存予測～Kaggleに挑戦（その１）
だんだん冬が近づいてきましたね。そろそろシャツ1枚で外出するのは、世間体的に宜しくないシーズンとなってまいりました。 さて、今回はKaggleという統計学を学んだ者にとっては胸が熱くなるようなサービスがあったので、統計解析手法の復習もかねて…