Kaggleデビュー 〜タイタニック号生存者予測〜

Kaggleデビューしました。「タイタニック号の生存者予測」を通してNotebookの使い方、submitして順位表に載る一連の流れについて雰囲気つかみました。

Notebookにてプログラムを組んでinput(乗客の情報)を元にoutput(生存or死亡)のcsvファイルを作成してsubmit(提出)。予測性能がスコアとして評価され順位表に載ります。

人のNotebookのコピペですが以下の内容を実施してsubmitした結果、スコア0.78468で順位7200位くらいに名前が載りました。ソシャゲやってるみたい。

●探索的データ分析：
　乗客情報を可視化、分析

●特徴量エンジニアリング：
　機械学習アルゴリズムが扱える有用な形に情報を加工

●学習・予測：
　ロジスティック回帰, ランダムフォレスト, LightGBMなどの機械学習アルゴリズムを試す。機械学習のパラメータを調整したり(Optuna), テストデータをトレーニング用・検証用に分けて性能を見積もったり(ホールドアウト検証/Cross Validation)

●アンサンブル：
　複数の機械学習アルゴリズムの予測結果を多数決でまとめる。

最近Kaggleのページレイアウトが変わったのかsubmitのやり方が説明と合わず、一番苦戦しました。。。