科学の箱

科学・IT・登山の話題

Python

kaggle Titanic Tutorial – 5

投稿日:2018年5月26日 更新日:

ファミリーサイズを追加してみる。

ソースはこちらを参照した。

https://www.kaggle.com/lperez/titanic-a-deeper-look-on-family-size

主要な変更部分だけ記載

まずはfamilysizeを作成する


d_train = pd.read_csv('train.csv')
d_test = pd.read_csv('test.csv')

d_train['title'] = d_train['Name'].apply(get_title).map(Title_Dictionary)
d_test['title'] = d_test['Name'].apply(get_title).map(Title_Dictionary)
d_train['FamilySize'] = d_train['SibSp'] + d_train['Parch'] + 1
d_test['FamilySize'] = d_test['SibSp'] + d_test['Parch'] + 1

ParchとSibSpはどろっぷ


d_train = d_train.drop(['PassengerId','Name','Ticket','Cabin', 'Parch','SibSp'], axis=1)

分析にFamilySizeを追加、ParchとSibSpを削除する。


x_train = d_train[["Pclass", "Sex", "Age", "Fare", "Embarked", "FamilySize", "title"]].values
x_test = d_test[["Pclass", "Sex", "Age", "Fare", "Embarked", "FamilySize", "title"]].values

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtree = DecisionTreeClassifier(max_depth=8)
dtree.fit(x_train,y_train)

predictions = dtree.predict(x_test)

ようやく6000番台に突入。

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-Python
-,

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

pythonからoffice365 smtpを利用してメールを送信

Office365の設定はこちらにある。 PythonにおけるSMTPの利用はこちらにある。 下記はサンプルコード import smtplib from email.mime.text import …

no image

numpyのインポートおよび環境確認

機械学習をする際には必須のnumpy。まずはインポートして利用できるようにする。 import numpy as np # 正しくインポートされれば基本的にはメッセージが出てこない。 逆に下記のような …

no image

タイタニックデータでEDA-2

前回は、タイタニックデータについてはビジュアライズしてデータについて理解を深めた。 今回はデータをいじって機械学習に使えるようにする。 機械学習をするために必要な処理は3つある。 null値の置換 余 …

no image

python data scientist bootcamp

pythonでdata分析をしたいと思ったが学校に通う時間もお金もない。udemyで検索したところ英語版であるが1400円!でコースが見つかったのでこちらを受けることにした。 https://www. …

no image

pandaの基本中の基本操作

numpyとpandaのインポート import numpy as np import pandas as pd 前準備 labels = [‘a’, ‘b’, ‘c’] mydata = [10,2 …

2018年5月
« 4月   6月 »
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
28293031  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー