科学・IＴ・登山の話題
投稿日：2018年6月1日 更新日：
前回の結果がいまいちだった。これまではAgeは平均値でNullを埋めていた。平均値では明らか実際のデータと差異が出ると考えられる。そのためAgeがない情報についてより正確なAgeで補完するようにした。実際には下記のコードを利用して、性別・クラス別・タイトル別・ファミリーサイズで平均値を出して、その結果を利用して補完した。これで少しはScoreが上がると予想していたが残念ながら下がった。
d_train_g = d_train_g = d_train.groupby(['Sex','Pclass','title', 'FamilySize']) d_train_g_m = d_train_g.median() d_train_g_m = d_train_g_m.reset_index()[['Sex', 'Pclass', 'title', 'FamilySize', 'Age']]
原因として考えられるのは上記４項目がAgeと相関がない可能性がある。そこで相関を調べてみたところ以下のようになった。
d_train.corr()
plt.matshow(d_train.corr())
執筆者：admin
関連記事
環境設定を完了したらまずはお約束のHello Worldからである。 変数helloに文字列”Hello Python!”を代入する。Pythonにおいては型の指定は最初のうち …
matplotlibのリファレンスが必要ならこちらを参照する。 https://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/matplotlib/ Related pos …
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 …
一次関数と等差数列 一次関数をテストするときに必須になるのが等差数列。等差数列とは要素と要素の間の差が等しいもの。 例えば1, 2, 3, 4, 5, 6は等差が1の数列である。等差が2になると、1, …
condaで環境を作るとjupyter notebookはインストールされていない。 この場合には個別にjupyterをインストールすればよい。 conda install jupyte …