2018年のKaggleの"leak"を眺めてみる - u++の備忘録
はじめに 2018年のKaggleでは、何かと "leak" という単語が話題になった印象があります。 https://www.kaggle.com/docs/competitions#leakage 今回は、Meta Kaggleのデータを分析し、2018年のコンペで話題になった "leak" を眺めてみました。 Meta Kaggle 分析の概要 2018年に公開された全てのdiscussionから、タイトルに "leak" を含むものを抽出 ただし対象コンペは、2018年に開始したレート変動を含むものとする 対象コンペの抽出 discussionに関するデータセットには、コンペ名が記載されていませんでした。今回は "ForumId" をキーに結合することで、discussionとコンペ名を紐づけます。 compe = pd.read_csv("Competitions.csv") #
【Kaggleのフォルダ構成や管理方法】タイタニック用のGitHubリポジトリを公開しました - u++の備忘録
はじめに Kaggleのタイタニック GitHubリポジトリ 執筆の経緯 大まかな方針 参考にした情報 フォルダ構成 configs data input output features logs models notebook scripts utils 計算の実行 Git管理 おわりに はじめに 本記事では、Kaggle用フォルダ構成や管理方法について、現時点での自己流の方法をまとめます。「現状自分はこういうやり方を試している」という話なので、よりよい方法などあれば、ぜひTwitterなどで教えてください。 具体例がないと抽象的で分かりづらいと思ったので、Kaggleのタイタニックを題材にしました。GitHubのリポジトリも公開しています。 Kaggleのタイタニック Kaggleのタイタニックとは、Kaggleのチュートリアル的な問題として認知度の高いコンペティションです。タイタニッ
kaggleのカレンダー | Advent Calendar 2018 - Qiita
データサイエンスコンペティションサイトKaggleに関連することなら何でもOK。 kaggleのノウハウ、kaggleの小ネタや、kaggleをやる際のライブラリの使い勝手まで。 コンペに参加した結果と感想も当然ＯＫです。 初心者向けも、強い人向けも、kaggle始めましたという内容もＯＫ。 自分のブログでも登録できます。 普段記事を書くことがない方も、がっつり書く方も、遠慮せずに書いてみると、喜ばれるはず！ 【追記】全部うまったので、その２ができました。書きたい方は是非！ 過去：2017 未来：2019
Kaggleは凄かった! 更に簡単な出品を目指して商品の値段推定精度を改善中 - Mercari Engineering Blog
皆さん、こんにちは機械学習エンジニアの @hurutoriya です。 2018/05/09 にメルカリが開催した Kaggle Competition である「Mercari Price Suggestion Challenge」の閉会式を行いました。 「Mercari Price Suggestion Challenge」では実際に米国版メルカリで販売された商品データを公開して、参加者の皆様に商品の値段推定精度を競い合っていただきました。 Mercari Kaggle Competition: Closing Ceremony 2018 – connpass この閉会式は「Mercari Price Suggestion Challenge」の上位者(ロシア・ポーランド・中国)と日本人上位入賞者を招待して、各種上位者の解法やKaggleに対する考え方をパネルディスカッション形式でお話を
わかった気になれるKaggle入門 - Misoca開発者ブログ
こんにちは。 開発者ブログに初めて投稿します。id:toyoshi です。 先週Misoca社のSlackの褒めチャンネルを紹介しましたが、私があそこで褒められたことがあるのは「Zoomでスペースを押してる間ミュートが解除されるようになるオプションを教えた」「アンケートの質問を考えるのが早い」の2点です。本来の仕事の方でも褒められていきたいです！ さて、今回のエントリでは先日社内で開催したKaggleの勉強会の内容を紹介します。やったことがないと難しそうなイメージのあるKaggleですが実は入門だけなら知識ほぼ0でも大丈夫なのです。このエントリを参考にぜひ入門してみてください。 今回のゴール Kaggleでアカウントを作り、コンテストに参加して、予測を提出するところまでを目指します。 環境の準備なし、プログラミングなし、統計の知識なしでKaggleの予測提出までの流れがわかるようになってい
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