機械学習初心者がkaggleをやってみる
はじめに
機械学習初心者だけど、とりあえずkaggleに手を付けてみることにした。
いつ挫折するかわからない。本当にわからない。まじで３日で終わりそうだけど、とりあえずやってみる。
今回やること
とりあえずはじめはタイタニック！
下記の参考サイトをもとに最初は参考サイト上に用意されているkernelをコピーしてみる。
参考サイト
メイン内容
扱うコンペ（？）
Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle
予測すること
各乗客について、生存or死亡を予測（２値分類）
今回具体的にコピーしたkernel
overviewとあるように全体の流れが書いてあって、「はあ、なるほど」という感じ。わかったような、わからんような。
まあkernelをとりあえずいじってみようと思います。
upura-kaggle-tutorial-02-overview
実際にコードを上からみていく
以下、参考サイト引用ですが、この流れを意識しながらkernelを見ていこうかと思います。
具体的な処理の流れは、次のようになっています。
パッケージの読み込み
データの読み込み
特徴量エンジニアリング
提出（submit）
コードを見ながら気になったところなどのメモ
! ~~
頭に!つけることで、システムコマンドを実行可能
Jupyter Notebookでマジックコマンド一覧を確認する%lsmagic | note.nkmk.me
- 特徴量エンジニアリング
やってることは以下の２つ？
テキスト形式といった予測器へそのまま投入できない形式のデータを、投入できる形式へ変換（ダミー変数とかいうやつ？）
欠損値の補完
前者は、.replaceでできそう。
後者は、結構大変そう。まず、以下のコードで欠損値を有する項目を確認している。
data.isnull().sum()
output
PassengerId 0 Survived 418 Pclass 0 Name 0 Sex 0 Age 263 SibSp 0 Parch 0 Ticket 0 Fare 1 Cabin 1014 Embarked 2 dtype: int64
補完の方法は平均値とったり、最頻値とったりだった。
きっとここらへんは大事なんだろう。
今日はここまで
