Data Analytics (その4-2) タイタニックの乗客の生存有無をロジスティック回帰分析で予測してみた。
前回、決定木モデルで70%の精度でした。今回はロジスティック回帰を使って予測してみようと思います。私が一番好きなモデルで実業務でもよく使っています。評価指標タイタニックのデータセットは生存有無を正確に予測できた乗客の割合(Accuracy)...
titanic
Data Analytics Data Analytics (その4-3) タイタニックの乗客の生存有無をSVMで予測してみた
前回、ロジスティック回帰のモデルで75%の精度でした。今回はSupport vector machine(SVM)を使って予測してみようと思います。評価指標タイタニックのデータセットは生存有無を正確に予測できた乗客の割合(Accuracy)...
Data Analytics (その4-4) タイタニックの乗客の生存有無をKNNで予測してみた
前回、SVMのモデルで77%の精度でした。今回はk-Nearest Neighbor(KNN)を使って予測してみようと思います。論文を読んでいるとKNNがよかったみたいな内容も読んだことがあるので少し期待をしています。評価指標タイタニックの...
Data Analytics (その4-5) タイタニックの乗客の生存有無をロジスティック回帰CVで予測してみた。
前回、KNNで76.5%の精度でした。今回はロジスティック回帰CVを使って予測してみようと思います。(その4-2) タイタニックの乗客の生存有無をロジスティック回帰分析で予測してみたと似ていますが今回はロジスティック回帰CVを使ってみます。...
Data Analytics (その4-6) タイタニックの乗客の生存有無をナイーブベイズで予測してみた
前回、ロジスティック回帰CVで76.7%の精度でした。今回はナイーブベイズを使って予測してみようと思います。The sklearn.naive_bayes module implements Naive Bayes algorithms. ...
Data Analytics (その4-7) タイタニックの乗客の生存有無をランダムフォーレストで予測してみた
前回はナイーブベイズで分類モデルを作成しました。複数のナイーブベイズのモデルを試しましたが、CategoricalNBが0.76315でナイーブベイズのモデルの中では一番精度がよかったです。暫定1位はロジスティック回帰CVで作成してモデルで...
Data Analytics タイタニックのモデリング用データの作成まとめ
(その3-5) タイタニックのデータセットの変数選択にてモデリング用のデータを作成し、エクスポートするコードを記載していましたが分かりずらかったので簡略しまとめました。上から順に流していけばtitanic_train.csvとtitanic...
Data Analytics (その4-8) タイタニックの乗客の生存有無をXGBoostで予測してみた
前回はRandom Forestで分類モデルを作成しました。精度はデフォルト設定のままだったのか、0.73205でした。暫定1位はロジスティック回帰CVで作成してモデルで、Kaggleの精度は0.76794です。今回はお待ちかねのXGBoo...
Data Analytics (その4-9) タイタニックの乗客の生存有無をAutoML(mljar)で予測してみた
前回はXgBoostで分類モデルを作成しました。暫定1位はロジスティック回帰CVで作成してモデルで、Kaggleの精度は0.76794です。今回はAutoMLを試してみようと思います。色々なモデルを作成して一番良い精度のものを探索してくれる...
Data Analytics (その4-10) タイタニックの乗客の生存有無をAutoML(AutoGluon)で予測してみた
前回はautomlのmljarを使って予測モデルを作成しました。精度は作成したモデルの中で1番という結果になりました。今回は違うautomlのAutoGluonを利用して結果がどうなるか確認してみようと思います。MacでAutoMLの環境を...