SIGNATE　タイタニックの生存予測

2020年2月19日

日本のデータサイエンス訓練サイトSIGNATEに投稿しました。ここでは、PJの内容についてとランキングをお知らせしたいと思います。

https://signate.jp/competitions/102/leaderboard 　今回投稿した概要　投稿リンク 0.87627 2/15

タイタニック号の乗客の情報から、生存したか否かを予測するモデルを作成していただきます。

タイタニックは、20世紀初頭に建造された豪華客船でした。
処女航海中に北大西洋上で氷山に接触し、その後沈没しました。犠牲者数は1,500人以上にものぼり、当時世界最悪の海難事故となりました。

このような悲劇を2度と繰り返さないために、乗客の情報から生存確率を予測するモデルを作成し、今後の海難事故防止に活かしましょう。
本コンペを活用して、SIGNATEでのデータ解析・モデル構築を体験してください。

データ概要
課題種別：分類
データ種別：多変量
学習データサンプル数：445
説明変数の数：7
欠損値：無し

データ説明

学習用データ（train.tsv)、評価用データ（test.tsv）

カラムヘッダ名称データ型説明
0idintインデックスとして使用
1survivedboolean生還結果（1=生還, 0=死亡）
2pclassint客室のクラス（1,2,3の順に高級クラス）
3sexchar性別
4ageint年齢
5sibspint乗船していた兄弟、配偶者の数
6parchint乗船していた両親、子供の数
7farefloat運賃
8embarkedchar乗船した港（S=Southampton, C=Cherbourg, Q=Queenstown）

※黄色く色付けされた変数が目的変数です（評価用データには含まれません）

応募用サンプルファイル（sample_submit.tsv）

1列目に評価用データの”id”を、2列目に予測した”生存確率”を記入したファイルを、ヘッダ無しtsv形式で投稿ください。

カラムヘッダ名称データ型説明
0無しintインデックスとして使用
1無しfloat予測した生存確率（0.0～1.0）

弊社では、データ分析依頼企業を募集しています。
お気軽にご相談ください。092-437-1110　

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Posted by saito