SIGNATE アヤメの分類 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。
数値分類を利用した分類のやり方 Categorize data with the classification model
概要 今回投稿した概要 投稿リンク 暫定評価は 0.98667
アヤメの計測データから三種類のアヤメの品種を分類するモデルを作成していただきます
最も有名なアヤメの品種を分類する問題です。
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：75
説明変数の数：4
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 | sepal length in cm | float | がく片の長さ |
| 2 | sepal width in cm | float | がく片の幅 |
| 3 | petal length in cm | float | 花弁の長さ |
| 4 | petal width in cm | float | 花弁の幅 |
| 5 | class | varchar | アヤメの品種（Iris-setosa, Iris-virginica, Iris-versicolor） |
※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”class”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 | varchar | 予測したアヤメの品種（Iris-setosa, Iris-virginica, Iris-versicolor） |
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