Kaggle GCE에 Kaggle Docker를 구축하여 GCS를 마운트했습니다. 에라가 빠졌습니다. GCE도 제대로 사용한 적이 없는 것도 있습니다만 뭐라고 할지 마음이 다르네요(무엇과의 비교?) 디폴트의 us-central1(아이오와)로 구축하려고 생각했습니다. 처음에는 최근 사용할 수 있게 되었다고 화제의 A100을 할당하거나 해 보았습니다만 원래, 아마 초보자이기 때문일까요, 할당해도 안 된다. 어쩔 수 없이 T4×4에서 타협(?). 여러분은 Marketplace에... 도커GCSgceKaggle 선점 인스턴스의 중지 (시작)를 slack에 알릴 수 있습니다. 일반적으로 kaggle에서 GCE를 사용할 때 선점 인스턴스를 사용하지만 선점 인스턴스는 24 시간 이내에 중지됩니다. 멈추면 "멈추었어"라고 말할 수 있기를 바랍니다. GCE는 쉽게 할 수 있다는 것을 알았기 때문에 각서입니다. 이런 식으로 할 수 있어요(귀여워...) 먼저 사전 준비로 알리고 싶은 슬랙 채널과 같은 웹 후크를 설정하십시오. 아래에서 설명하기 쉽도록 webhook url을 ... 슬랙gcpgceKaggle Kaggle API가 작동하지 않습니다. Pytorch와 fastai로 시작하는 딥 러닝 9장에서 샘플 코드의 에러가 나왔기 때문에 정리한다. 이번에는 "Pytorch와 fastai로 시작하는 딥 러닝"이라는 책의 데이터 세트 취득으로 평소와는 다른 방법으로 Kaggle API를 이용했습니다. 거기서 오류가 나거나 거동이 불안정했기 때문에 데이터 취득 방법에 대해 정리했습니다. 이 책을 하고 있는 분으로 넘어지는 것이 아마 있다고 생각합니다. 도움이되면 기쁩니다. Google Colab 9장의 데이터 세트를 검색하는 동안 다음 코드... PyTorchKaggleFastAIapi Kaggle의 노트북에서 AutoGluon을 사용해보기 지적 등이 있으면 걱정할 필요없이 코멘트 부탁드립니다 아래의 기사를 읽고 이것을 참고로 Kaggle의 Notebook에서 AutoGluon(특히 AutoGluon-Tabular)을 사용해 보려고 했는데, 순조롭게는 할 수 없었습니다. 원인으로는 올해 AutoGluon 자체에 약간의 변경이 있었기 때문일 수 있습니다. 또 추천되는 이용 방법도 바뀐 것 같습니다. 거기서, 그 근처를 고려해, 「... AutoGluon파이썬KaggleAutoMLMachineLearning Kaggle 가입 (2) 이번은, 제2회의 「데이터의 이해」가 됩니다. 그 때 사용하는 일반적인 방법을 정리해 보았습니다. 개발 환경은 docker로 구축했습니다만, 그 때의 정보등은 제1회의 를 참조해 주세요. 첫 번째 제 2 회 데이터 이해 (EDA) 제3회 평가지표와 평가방법 제4회 데이터의 전처리 제5회 모델 구축 제6회 하이퍼파라메타 튜닝 데이터를 다운로드한 후 먼저 하는 것은 data의 내용을 이해하기 위... MachineLearningKaggle Kaggle의 Notebooks를 Google Cloud AI Notebooks에서 실행할 때 넘어지는 지점과 조치 Kaggle에서 데이터 분석하고 싶습니다! 그러나 Kaggle의 Kernel이라면 계산 리소스가 부족하고 훈련 시간이 너무 걸립니다 ... 계산 리소스를 업그레이드하기 위해 Google Cloud AI Notebooks로 마이그레이션하는 링크가 있지만 마이그레이션이 어렵습니다! 마이그레이션 링크를 소개 한 후 마이그레이션 넘어지는 지점과 조치를 정리합니다 증상 오류 메시지 "Quota 'GP... GoogleCloudPlatformgcpKaggle [kaggle]netfrix 게재된 TV 프로그램이나 영화를 일미로 비교해 보았다① kaggle에서 흥미로운 재료가 있었으므로 조사해 보았습니다. 최근에는 텔레비전보다 netfrix등의 동영상 서비스를 보고 있는 사람이 늘고 있다고 합니다. 좋아하는 타이밍에 좋아하는 프로그램을 볼 수 있는 것은 매력이군요. 이 동영상 서비스입니다만, 나라마다 조금 특색이 있을 것 같습니다. 이번은 탐색적 데이터 해석(EDA)을 실시해, 그 특색을 잡아 보고 싶습니다. 탐색적 데이터 해석 그... 일미파이썬Kaggle데이터 분석netflix 【Kaggle】 읽기 쉬운 Kernel을 작성하기 위해 의식하는 4개의 Tips Kaggle의 Public Kernel에는 유용한 것이 많지만 가끔 초세로 길이의 Notebook을 만날 수 있다. 이런 Kernel을 만들면 나중에 보답하는 것이 트라이이므로, Public Kernel을 잘 활용하면서, 자신의 흐름으로 전망이 좋은 Kernel이 쓸 수 있도록 의식하고 있는 것을 소개해 본다. 처리의 중심이 되는 오브젝트를 밝힌다 키 의식 처리를 함수로 결합 시각화는 EDA... 데이터 분석소프트웨어 설계Kaggle 배우는 모임 #무역 통계 과제(돼지고기 수입 캐나다 vs 미국) 뒤에 오는 개별 과제입니다. kaggle 의 notebook 에 계속해서 쓰고 있었습니다만 , 길고 사용하기 어렵기 때문에 , qiita 에 잘라내게 했습니다. 돼지고기(HS4 0203)를 캐나다, 미국에서 비교합니다. TPP로 캐나다가 늘어났습니다만, 미국도 무역 협정을 일본과 맺었으므로, 2020년 1월은 역전하고 있습니다. 아래 셀에서 데이터를 집계합니다. 『앞으로는 개별 과제를 다루겠... 무역 통계Jupyter배우는 모임Kaggle 무역 통계를 배우는 모임 (자료) 준비(kaggle jupyter notebook) 는 kaggle을 사용하여 무역 통계를 분석합니다. 개인이 준비하는 환경으로는 브라우저만으로 좋다. 전화 번호 (SMS)를 등록하면 데이터를 업로드 할 수 있습니다. 20G까지 데이터 업할 수 있는 것 같아서, 큰 데이터 업의 경우에는 사용할 수 있습니다. jupyter notebook 사용 (발음은 주피터 또는 주파이터입니다. 주피터가 많은 것 같습니다) 무역 통계를 집계하기 위해 jupy... 무역 통계Jupyter배우는 모임Kaggle Kaggle의 공식 강좌 「기계 학습 입문」을 해설:Lesson2 「데이터 이해의 기초」 이 기사는 Kaggle가 제공하고 있는 강좌(Corses)의 「Intro to Machine Learning」의 Lesson1에 대해 설명합니다. 영어가 약해서 기계 학습에 대해 잘 모른다! 영어 혹은 기계 학습의 어느쪽이든을 아는 사람에게는 공부가 된다고 생각하므로, 원저를 추천합니다. 영어도 기계 학습도 아는 사람에게는, 원저도 이 기사도 읽을 필요는 없을까 생각합니다. Lesson1은 ... 해설입문기계 학습Kaggle 기계 학습 모델 및 결과 해석 (Feature Importance) 1. 어떤 특징량이 중요한가: 모델이 중요시하고 있는 요인을 알 수 있다 feature importance 2. 각 특징량이 예측에 어떻게 영향을 미치는지: 특징량을 변화시켰을 때의 예측으로부터 경향을 잡는다 permutation importance 3. 예측 결과가 나왔을 때의 특징량의 기여: 근사한 모델을 만들어, 각 특징의 기여를 산출 현재, 고정밀도를 두드린 기계 학습은, 블랙 박스가... 파이썬MachineLearning기계 학습Kaggle Kaggle : 메르카리 (Ridge 회귀) 이번은 연수의 일환으로, 과거의 카글르 대회에 임했기 때문에 간단하게 정리해 보았습니다. 메르카리의 상품 정보로부터, Ridge 회귀를 이용해 가격을 예상해 갑니다. 데이터를 로드합니다. 데이터 수를 확인합니다. train 데이터와 test 데이터를 결합합니다. 데이터의 기본 정보를 확인합니다. 각 열 데이터의 고유 수(중복을 계산하지 않음)를 확인합니다. 데이터는 각 열에 대해 전처리됩니다... 파이썬기계 학습Kaggle Kaggle House Prices ③ ～ 예측·제출 ～ 파이썬기계 학습Kaggle 파이썬으로 DICOM 이미지 처리 에서 흉부의 CT 스캔 화상, DICOM 화상이 나와서 어떻게 취급하면 좋은지 몰랐기 때문에. · DICOM 이미지 란 무엇입니까? · DICOM 이미지 표시, 데이터 처리 방법 DICOM(다이콤)이란, CT나 MRI, CR등으로 촬영한 의료 화상의 포맷과, 그것들을 취급하는 의료 화상 기기간의 통신 프로토콜을 정의한 표준 규격이다. 설치 dataset에는 메타데이터가 포함되어 있습니다. 값... 파이썬Kaggle partial 사용법 에 나온 partial이 잘 모르기 때문에. partial → 일부의 인수는 가변, 일부의 인수는 고정으로 처리를 실행할 수 있다. b를 5로 고정하고 a의 인수를 0에서 5로 변경하여 처리합니다. qiita.rb 의 예 y_train의 값은 고정하고, fit_predict에 들어가는 xs의 값만을 바꾸고 있다. qiita.rb... 파이썬기계 학습Kaggle 중요한 문자 식별 - itemgetter 및 TfidfVectorizer - 에 나온 itemgetter와 TfidfVectorizer가 잘 모르기 때문에. itemgetter→이터러블(리스트, 캐릭터 라인 등 for문의 in에 기입할 수 있는 오브젝트)로부터 임의의 요소를 추출할 수 있다. TfidfVectorizer → 문장의 중요한 문자를 계산할 때 사용합니다. 점수가 높을수록 문서 내의 출현 빈도가 높고, 다른 문서에는 출현하기 어려운 문자임을 나타낸다. na... 파이썬기계 학습Kaggle Python의 With로 실행 시간 측정 with를 사용하여 시간 측정을 할 수 있게 된다. Kaggle 등으로 시간을 계측할 때 사용할 수 있다. 에서 사용되었습니다. 컨텍스트 관리자로 사용하려는 함수 정의 바로 전에 타이머가 호출되면 초기 시간이 t0에 저장되고 yeild에서 임시 함수를 빠져 나갑니다. time.sleep(1)의 처리 종료 후에 다시 타이머로 돌아와 초기 시간과의 차분을 출력하고 있다. qiita.rb 의 기재... 파이썬기계 학습Kaggle 【자연 언어 처리/NLP】Python으로 간단하게 기계 번역에 의한 역번역(back translation)을 하는 방법 NLP 대회 등에서 데이터의 수증기(Data Augmentation)를 위해 역번역을 파이썬으로 하고 싶을 때 없습니까? 예를 들어, Kaggle의 "Toxic Comment Classification Challenge"에서는 1st place solution에 이 기법을 사용하고 있습니다. 이 기사에서는 파이썬에서 기계 번역을 사용하여 쉽게 역 번역하는 방법을 설명합니다. 기계 번역에 의한... NLP파이썬Kaggledataaugmentationgoogletrans kaggle~pandas편~ 처음 5행 표시 각 요소가 누락되지 않으면 False isany()는 하나라도 결손값이 있으면 TRUE가 된다. concat에서 2개의 데이터 프레임을 결합할 수 있다. axis=1로 횡방향으로 결합. keys로 명칭을 지정할 수 있다. qiita.rb landmark_id를 각 라운드 마크의 총 수로 변경 qiita.rb 많은 랜드마크 순서로 정렬 qiita.rb 많은 랜드마크 순서로 정렬... pandas기계 학습Kaggle R: Kaggle Titanic R에서 Kaggle에 Submit 해 보았습니다. 거의 다음 기사와 동일합니다. 그러나 Score는 달랐습니다. 0.70334였습니다.... RrandomForest기계 학습Kaggle 【Julia1.5】Kaggle 노트북에서 Julia를 사용한 타이타닉 2020년 7월에 다음 노트북이 공개되었습니다. Kaggle 노트북에서 Julia를 움직이는 샘플입니다. ※ 필요 인터넷 설정 ON 상기의 노트북을 참고로 타이타닉의 분석과 제출까지를 실시해 보았습니다. 처리 개요는 다음과 같습니다. 전문은 " "을 참조하십시오. Julia 실행 바이너리를 다운로드하여/usr/local 아래에 배치합니다. "julia -e"로 패키지 설치('using Pkg... JuliaxgboostKaggle GCP에서 kaggle을 위한 환경 구축 kaggle의 이미지 경쟁에서 GPU 환경을 사용하기 위해 GCP를 사용했습니다. GCP를 사용하는 이유나 인스턴스 생성에 관해서는 다음 기사가 매우 도움이 됩니다. 나는 다음과 같은 환경을 만들었다. - GPU: 1 x NVIDIA Tesla P100 그런 다음 .zshrc(bashrc) 에 다음을 추가합니다. 자주 사용하는 명령은 다음과 같습니다. GPU 환경에 대한 연결은 VM 인스턴스... gcpKaggle Kaggle ~ 주택 분석 ③ ~ Part1 주택 분석도 있어 이것 3번째가 되었습니다. 전회까지 스코어가 0.17 부근에서 모델을 바꾸어도 더 이상 성장하지 않는구나 같은 느낌. 이번은 CRISP-DM을 이용한 표준 프로세스로 실시. ※Shearer 등이 제창하고 있는 CRISP-DM(CRoss Industry Standard Process for Data Mining) 데이터 분석의 프로세스에는 표준 프로세스로서 CRISP-DM과 ... Python3파이썬Kaggle데이터 분석데이터 과학 Google Cloud의 AI Platform Notebooks로 손쉽게 경쟁 환경 구축 kaggle이나 SIGNATE와 같은 데이터 분석 대회에서는 때로는 대용량 데이터를 다룰 수 있으므로 랩톱 PC에서는 메모리가 부족해질 수 있습니다. 그러한 경우는 쭈쭈 PC를 구입하거나 GCP나 AWS와 같은 클라우드 환경을 이용합니다만, 후자는 프로그래밍 초보자에게는 어려운 면이 있습니다. Google Cloud의 AI Platform Notebooks를 사용하면 비교 분석 환경을 쉽게 ... GoogleCloudPlatformKaggle 【초보자용 핸즈온】kaggle의 「주택 가격을 예측한다」를 1행씩 읽는다(제7회: 예측 모델의 구축의 준비) 유명한 제목인 kaggle의 「House Price」문제에 모두 도전해 나가게 된 핸즈온의 내용을 메모해 가는 기획의 제7회. 해설이라기보다는 메모의 정리이기도 합니다만, 어딘가의 누군가를 위해서 되면 다행입니다. 전회에서 준비가 끝나고, 드디어 해석 단계에. 원래 제목 : 참고로 한 기사: 병합 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할 train쪽으로 확인합니다. 우선은 all_data... 파이썬핸즈온Kaggle초보자기계 학습 Azure Machine Learning에서 AutoML을 시도했습니다. 이전에, 기계 학습의 공부로서, Kaggle의 튜토리얼인 「Titanic: Machine Learning from Disaster」에 도전했습니다. 이번에는 이것을 같은 데이터를 사용하여 Azure Machine Learning에서 AutoML 기능을 시험해보고 싶습니다. 1에서 4까지는, 이쪽의 기사 「 를 참고로 해 주셔 실행했습니다. 1. Azure Machine Learning 만들기... 티타닉AzureMachineLearningKaggleAutoMLMachineLearning 【초보자용 핸즈온】kaggle의 「주택 가격을 예측한다」를 1행씩 읽는다(제6회:목적 변수의 분포 변환) 유명한 제목인 kaggle의 「House Price」문제에 모두 도전해 나가게 된 핸즈온의 내용을 메모해 가는 기획의 제6회. 해설이라기보다는 메모의 정리이기도 합니다만, 어딘가의 누군가를 위해서 되면 다행입니다. 학습 데이터의 SalePrice(주택 가격) 분포를 확인합니다. 결손 보완의 장소에서, 수영장이 없는 주택이 대부분인 것을 알았습니다. 이것은 뒤를 돌려주면 수영장이 있는 것 같은... 초보자용파이썬핸즈온Kaggle기계 학습 【초보자용 핸즈온】kaggle의 「주택 가격을 예측한다」를 1행씩 읽는다(제5회:카테고리카르변수의 더미화) 유명한 제목인 kaggle의 「House Price」문제에 모두 도전해 가게 된 핸즈온의 내용을 메모해 가는 기획의 제5회. 해설이라기보다는 메모의 정리이기도 합니다만, 어딘가의 누군가를 위해서 되면 다행입니다. 문자열이라든가를 수치로 치환을 해 가는 느낌입니까. 참고: 범주형 변수의 특성을 나열합니다. .dtypes: 이것이 제3회에서 했습니다 데이터형을 검출하는 녀석이다. .index: ... 파이썬핸즈온Kaggle초보자기계 학습 이전 기사 보기
GCE에 Kaggle Docker를 구축하여 GCS를 마운트했습니다. 에라가 빠졌습니다. GCE도 제대로 사용한 적이 없는 것도 있습니다만 뭐라고 할지 마음이 다르네요(무엇과의 비교?) 디폴트의 us-central1(아이오와)로 구축하려고 생각했습니다. 처음에는 최근 사용할 수 있게 되었다고 화제의 A100을 할당하거나 해 보았습니다만 원래, 아마 초보자이기 때문일까요, 할당해도 안 된다. 어쩔 수 없이 T4×4에서 타협(?). 여러분은 Marketplace에... 도커GCSgceKaggle 선점 인스턴스의 중지 (시작)를 slack에 알릴 수 있습니다. 일반적으로 kaggle에서 GCE를 사용할 때 선점 인스턴스를 사용하지만 선점 인스턴스는 24 시간 이내에 중지됩니다. 멈추면 "멈추었어"라고 말할 수 있기를 바랍니다. GCE는 쉽게 할 수 있다는 것을 알았기 때문에 각서입니다. 이런 식으로 할 수 있어요(귀여워...) 먼저 사전 준비로 알리고 싶은 슬랙 채널과 같은 웹 후크를 설정하십시오. 아래에서 설명하기 쉽도록 webhook url을 ... 슬랙gcpgceKaggle Kaggle API가 작동하지 않습니다. Pytorch와 fastai로 시작하는 딥 러닝 9장에서 샘플 코드의 에러가 나왔기 때문에 정리한다. 이번에는 "Pytorch와 fastai로 시작하는 딥 러닝"이라는 책의 데이터 세트 취득으로 평소와는 다른 방법으로 Kaggle API를 이용했습니다. 거기서 오류가 나거나 거동이 불안정했기 때문에 데이터 취득 방법에 대해 정리했습니다. 이 책을 하고 있는 분으로 넘어지는 것이 아마 있다고 생각합니다. 도움이되면 기쁩니다. Google Colab 9장의 데이터 세트를 검색하는 동안 다음 코드... PyTorchKaggleFastAIapi Kaggle의 노트북에서 AutoGluon을 사용해보기 지적 등이 있으면 걱정할 필요없이 코멘트 부탁드립니다 아래의 기사를 읽고 이것을 참고로 Kaggle의 Notebook에서 AutoGluon(특히 AutoGluon-Tabular)을 사용해 보려고 했는데, 순조롭게는 할 수 없었습니다. 원인으로는 올해 AutoGluon 자체에 약간의 변경이 있었기 때문일 수 있습니다. 또 추천되는 이용 방법도 바뀐 것 같습니다. 거기서, 그 근처를 고려해, 「... AutoGluon파이썬KaggleAutoMLMachineLearning Kaggle 가입 (2) 이번은, 제2회의 「데이터의 이해」가 됩니다. 그 때 사용하는 일반적인 방법을 정리해 보았습니다. 개발 환경은 docker로 구축했습니다만, 그 때의 정보등은 제1회의 를 참조해 주세요. 첫 번째 제 2 회 데이터 이해 (EDA) 제3회 평가지표와 평가방법 제4회 데이터의 전처리 제5회 모델 구축 제6회 하이퍼파라메타 튜닝 데이터를 다운로드한 후 먼저 하는 것은 data의 내용을 이해하기 위... MachineLearningKaggle Kaggle의 Notebooks를 Google Cloud AI Notebooks에서 실행할 때 넘어지는 지점과 조치 Kaggle에서 데이터 분석하고 싶습니다! 그러나 Kaggle의 Kernel이라면 계산 리소스가 부족하고 훈련 시간이 너무 걸립니다 ... 계산 리소스를 업그레이드하기 위해 Google Cloud AI Notebooks로 마이그레이션하는 링크가 있지만 마이그레이션이 어렵습니다! 마이그레이션 링크를 소개 한 후 마이그레이션 넘어지는 지점과 조치를 정리합니다 증상 오류 메시지 "Quota 'GP... GoogleCloudPlatformgcpKaggle [kaggle]netfrix 게재된 TV 프로그램이나 영화를 일미로 비교해 보았다① kaggle에서 흥미로운 재료가 있었으므로 조사해 보았습니다. 최근에는 텔레비전보다 netfrix등의 동영상 서비스를 보고 있는 사람이 늘고 있다고 합니다. 좋아하는 타이밍에 좋아하는 프로그램을 볼 수 있는 것은 매력이군요. 이 동영상 서비스입니다만, 나라마다 조금 특색이 있을 것 같습니다. 이번은 탐색적 데이터 해석(EDA)을 실시해, 그 특색을 잡아 보고 싶습니다. 탐색적 데이터 해석 그... 일미파이썬Kaggle데이터 분석netflix 【Kaggle】 읽기 쉬운 Kernel을 작성하기 위해 의식하는 4개의 Tips Kaggle의 Public Kernel에는 유용한 것이 많지만 가끔 초세로 길이의 Notebook을 만날 수 있다. 이런 Kernel을 만들면 나중에 보답하는 것이 트라이이므로, Public Kernel을 잘 활용하면서, 자신의 흐름으로 전망이 좋은 Kernel이 쓸 수 있도록 의식하고 있는 것을 소개해 본다. 처리의 중심이 되는 오브젝트를 밝힌다 키 의식 처리를 함수로 결합 시각화는 EDA... 데이터 분석소프트웨어 설계Kaggle 배우는 모임 #무역 통계 과제(돼지고기 수입 캐나다 vs 미국) 뒤에 오는 개별 과제입니다. kaggle 의 notebook 에 계속해서 쓰고 있었습니다만 , 길고 사용하기 어렵기 때문에 , qiita 에 잘라내게 했습니다. 돼지고기(HS4 0203)를 캐나다, 미국에서 비교합니다. TPP로 캐나다가 늘어났습니다만, 미국도 무역 협정을 일본과 맺었으므로, 2020년 1월은 역전하고 있습니다. 아래 셀에서 데이터를 집계합니다. 『앞으로는 개별 과제를 다루겠... 무역 통계Jupyter배우는 모임Kaggle 무역 통계를 배우는 모임 (자료) 준비(kaggle jupyter notebook) 는 kaggle을 사용하여 무역 통계를 분석합니다. 개인이 준비하는 환경으로는 브라우저만으로 좋다. 전화 번호 (SMS)를 등록하면 데이터를 업로드 할 수 있습니다. 20G까지 데이터 업할 수 있는 것 같아서, 큰 데이터 업의 경우에는 사용할 수 있습니다. jupyter notebook 사용 (발음은 주피터 또는 주파이터입니다. 주피터가 많은 것 같습니다) 무역 통계를 집계하기 위해 jupy... 무역 통계Jupyter배우는 모임Kaggle Kaggle의 공식 강좌 「기계 학습 입문」을 해설:Lesson2 「데이터 이해의 기초」 이 기사는 Kaggle가 제공하고 있는 강좌(Corses)의 「Intro to Machine Learning」의 Lesson1에 대해 설명합니다. 영어가 약해서 기계 학습에 대해 잘 모른다! 영어 혹은 기계 학습의 어느쪽이든을 아는 사람에게는 공부가 된다고 생각하므로, 원저를 추천합니다. 영어도 기계 학습도 아는 사람에게는, 원저도 이 기사도 읽을 필요는 없을까 생각합니다. Lesson1은 ... 해설입문기계 학습Kaggle 기계 학습 모델 및 결과 해석 (Feature Importance) 1. 어떤 특징량이 중요한가: 모델이 중요시하고 있는 요인을 알 수 있다 feature importance 2. 각 특징량이 예측에 어떻게 영향을 미치는지: 특징량을 변화시켰을 때의 예측으로부터 경향을 잡는다 permutation importance 3. 예측 결과가 나왔을 때의 특징량의 기여: 근사한 모델을 만들어, 각 특징의 기여를 산출 현재, 고정밀도를 두드린 기계 학습은, 블랙 박스가... 파이썬MachineLearning기계 학습Kaggle Kaggle : 메르카리 (Ridge 회귀) 이번은 연수의 일환으로, 과거의 카글르 대회에 임했기 때문에 간단하게 정리해 보았습니다. 메르카리의 상품 정보로부터, Ridge 회귀를 이용해 가격을 예상해 갑니다. 데이터를 로드합니다. 데이터 수를 확인합니다. train 데이터와 test 데이터를 결합합니다. 데이터의 기본 정보를 확인합니다. 각 열 데이터의 고유 수(중복을 계산하지 않음)를 확인합니다. 데이터는 각 열에 대해 전처리됩니다... 파이썬기계 학습Kaggle Kaggle House Prices ③ ～ 예측·제출 ～ 파이썬기계 학습Kaggle 파이썬으로 DICOM 이미지 처리 에서 흉부의 CT 스캔 화상, DICOM 화상이 나와서 어떻게 취급하면 좋은지 몰랐기 때문에. · DICOM 이미지 란 무엇입니까? · DICOM 이미지 표시, 데이터 처리 방법 DICOM(다이콤)이란, CT나 MRI, CR등으로 촬영한 의료 화상의 포맷과, 그것들을 취급하는 의료 화상 기기간의 통신 프로토콜을 정의한 표준 규격이다. 설치 dataset에는 메타데이터가 포함되어 있습니다. 값... 파이썬Kaggle partial 사용법 에 나온 partial이 잘 모르기 때문에. partial → 일부의 인수는 가변, 일부의 인수는 고정으로 처리를 실행할 수 있다. b를 5로 고정하고 a의 인수를 0에서 5로 변경하여 처리합니다. qiita.rb 의 예 y_train의 값은 고정하고, fit_predict에 들어가는 xs의 값만을 바꾸고 있다. qiita.rb... 파이썬기계 학습Kaggle 중요한 문자 식별 - itemgetter 및 TfidfVectorizer - 에 나온 itemgetter와 TfidfVectorizer가 잘 모르기 때문에. itemgetter→이터러블(리스트, 캐릭터 라인 등 for문의 in에 기입할 수 있는 오브젝트)로부터 임의의 요소를 추출할 수 있다. TfidfVectorizer → 문장의 중요한 문자를 계산할 때 사용합니다. 점수가 높을수록 문서 내의 출현 빈도가 높고, 다른 문서에는 출현하기 어려운 문자임을 나타낸다. na... 파이썬기계 학습Kaggle Python의 With로 실행 시간 측정 with를 사용하여 시간 측정을 할 수 있게 된다. Kaggle 등으로 시간을 계측할 때 사용할 수 있다. 에서 사용되었습니다. 컨텍스트 관리자로 사용하려는 함수 정의 바로 전에 타이머가 호출되면 초기 시간이 t0에 저장되고 yeild에서 임시 함수를 빠져 나갑니다. time.sleep(1)의 처리 종료 후에 다시 타이머로 돌아와 초기 시간과의 차분을 출력하고 있다. qiita.rb 의 기재... 파이썬기계 학습Kaggle 【자연 언어 처리/NLP】Python으로 간단하게 기계 번역에 의한 역번역(back translation)을 하는 방법 NLP 대회 등에서 데이터의 수증기(Data Augmentation)를 위해 역번역을 파이썬으로 하고 싶을 때 없습니까? 예를 들어, Kaggle의 "Toxic Comment Classification Challenge"에서는 1st place solution에 이 기법을 사용하고 있습니다. 이 기사에서는 파이썬에서 기계 번역을 사용하여 쉽게 역 번역하는 방법을 설명합니다. 기계 번역에 의한... NLP파이썬Kaggledataaugmentationgoogletrans kaggle~pandas편~ 처음 5행 표시 각 요소가 누락되지 않으면 False isany()는 하나라도 결손값이 있으면 TRUE가 된다. concat에서 2개의 데이터 프레임을 결합할 수 있다. axis=1로 횡방향으로 결합. keys로 명칭을 지정할 수 있다. qiita.rb landmark_id를 각 라운드 마크의 총 수로 변경 qiita.rb 많은 랜드마크 순서로 정렬 qiita.rb 많은 랜드마크 순서로 정렬... pandas기계 학습Kaggle R: Kaggle Titanic R에서 Kaggle에 Submit 해 보았습니다. 거의 다음 기사와 동일합니다. 그러나 Score는 달랐습니다. 0.70334였습니다.... RrandomForest기계 학습Kaggle 【Julia1.5】Kaggle 노트북에서 Julia를 사용한 타이타닉 2020년 7월에 다음 노트북이 공개되었습니다. Kaggle 노트북에서 Julia를 움직이는 샘플입니다. ※ 필요 인터넷 설정 ON 상기의 노트북을 참고로 타이타닉의 분석과 제출까지를 실시해 보았습니다. 처리 개요는 다음과 같습니다. 전문은 " "을 참조하십시오. Julia 실행 바이너리를 다운로드하여/usr/local 아래에 배치합니다. "julia -e"로 패키지 설치('using Pkg... JuliaxgboostKaggle GCP에서 kaggle을 위한 환경 구축 kaggle의 이미지 경쟁에서 GPU 환경을 사용하기 위해 GCP를 사용했습니다. GCP를 사용하는 이유나 인스턴스 생성에 관해서는 다음 기사가 매우 도움이 됩니다. 나는 다음과 같은 환경을 만들었다. - GPU: 1 x NVIDIA Tesla P100 그런 다음 .zshrc(bashrc) 에 다음을 추가합니다. 자주 사용하는 명령은 다음과 같습니다. GPU 환경에 대한 연결은 VM 인스턴스... gcpKaggle Kaggle ~ 주택 분석 ③ ~ Part1 주택 분석도 있어 이것 3번째가 되었습니다. 전회까지 스코어가 0.17 부근에서 모델을 바꾸어도 더 이상 성장하지 않는구나 같은 느낌. 이번은 CRISP-DM을 이용한 표준 프로세스로 실시. ※Shearer 등이 제창하고 있는 CRISP-DM(CRoss Industry Standard Process for Data Mining) 데이터 분석의 프로세스에는 표준 프로세스로서 CRISP-DM과 ... Python3파이썬Kaggle데이터 분석데이터 과학 Google Cloud의 AI Platform Notebooks로 손쉽게 경쟁 환경 구축 kaggle이나 SIGNATE와 같은 데이터 분석 대회에서는 때로는 대용량 데이터를 다룰 수 있으므로 랩톱 PC에서는 메모리가 부족해질 수 있습니다. 그러한 경우는 쭈쭈 PC를 구입하거나 GCP나 AWS와 같은 클라우드 환경을 이용합니다만, 후자는 프로그래밍 초보자에게는 어려운 면이 있습니다. Google Cloud의 AI Platform Notebooks를 사용하면 비교 분석 환경을 쉽게 ... GoogleCloudPlatformKaggle 【초보자용 핸즈온】kaggle의 「주택 가격을 예측한다」를 1행씩 읽는다(제7회: 예측 모델의 구축의 준비) 유명한 제목인 kaggle의 「House Price」문제에 모두 도전해 나가게 된 핸즈온의 내용을 메모해 가는 기획의 제7회. 해설이라기보다는 메모의 정리이기도 합니다만, 어딘가의 누군가를 위해서 되면 다행입니다. 전회에서 준비가 끝나고, 드디어 해석 단계에. 원래 제목 : 참고로 한 기사: 병합 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할 train쪽으로 확인합니다. 우선은 all_data... 파이썬핸즈온Kaggle초보자기계 학습 Azure Machine Learning에서 AutoML을 시도했습니다. 이전에, 기계 학습의 공부로서, Kaggle의 튜토리얼인 「Titanic: Machine Learning from Disaster」에 도전했습니다. 이번에는 이것을 같은 데이터를 사용하여 Azure Machine Learning에서 AutoML 기능을 시험해보고 싶습니다. 1에서 4까지는, 이쪽의 기사 「 를 참고로 해 주셔 실행했습니다. 1. Azure Machine Learning 만들기... 티타닉AzureMachineLearningKaggleAutoMLMachineLearning 【초보자용 핸즈온】kaggle의 「주택 가격을 예측한다」를 1행씩 읽는다(제6회:목적 변수의 분포 변환) 유명한 제목인 kaggle의 「House Price」문제에 모두 도전해 나가게 된 핸즈온의 내용을 메모해 가는 기획의 제6회. 해설이라기보다는 메모의 정리이기도 합니다만, 어딘가의 누군가를 위해서 되면 다행입니다. 학습 데이터의 SalePrice(주택 가격) 분포를 확인합니다. 결손 보완의 장소에서, 수영장이 없는 주택이 대부분인 것을 알았습니다. 이것은 뒤를 돌려주면 수영장이 있는 것 같은... 초보자용파이썬핸즈온Kaggle기계 학습 【초보자용 핸즈온】kaggle의 「주택 가격을 예측한다」를 1행씩 읽는다(제5회:카테고리카르변수의 더미화) 유명한 제목인 kaggle의 「House Price」문제에 모두 도전해 가게 된 핸즈온의 내용을 메모해 가는 기획의 제5회. 해설이라기보다는 메모의 정리이기도 합니다만, 어딘가의 누군가를 위해서 되면 다행입니다. 문자열이라든가를 수치로 치환을 해 가는 느낌입니까. 참고: 범주형 변수의 특성을 나열합니다. .dtypes: 이것이 제3회에서 했습니다 데이터형을 검출하는 녀석이다. .index: ... 파이썬핸즈온Kaggle초보자기계 학습 이전 기사 보기