SIGNATE アワビの年齢予測に投稿しました
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。
概要 今回投稿した概要 投稿リンク 暫定評価は 1.11637
アワビの計測データからアワビの年齢を予測するモデルを作成していただきます
アワビの年齢は、殻を切断し、染色し、顕微鏡で輪の数を数えることによって知ることができますが、これはとても時間のかかる作業です。もっと簡単に取得できる他の測定値を用いて年齢を予測することで、この退屈な作業を簡略化しましょう！
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：回帰
データ種別：多変量
学習データサンプル数：2088
説明変数の数：8
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 |
|---|---|---|---|
| 0 | id | int | インデックスとして使用 |
| 1 | Sex | char | 性別 |
| 2 | Length | float | 長さ |
| 3 | Diameter | float | 直径 |
| 4 | Height | float | 高さ |
| 5 | Whole weight | float | 全体の重量 |
| 6 | Shucked weight | float | 身の重量 |
| 7 | Viscera weight | float | 内臓の重量 |
| 8 | Shell weight | float | 殻の重量 |
| 9 | Rings | int | 年齢（1～29） |
※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.csv）
1列目に評価用データの”id”を、2列目に予測した”Rings”を記入したファイルを、ヘッダ無しcsv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 | int | 予測した年齢（1～29） |
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