SIGNATE 自動車走行距離予測 1位 2020/03/01 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 1.05985 ランキング 斉藤建一
自動車の属性データからガソリン１ガロンあたりの走行距離を予測するモデルを作成していただきます
自動車が誕生したのは1769年。私達の生活を劇的に変化させました。現代も、電気自動車や自動運転技術など進化を続けています。
ここでは、自動車の属性データから走行距離の予測にチャレンジしていただきます。
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：199
説明変数の数：8
欠損値：あり
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 | mpg | float | ガソリン１ガロンあたりの走行距離（mile par gallon の略） |
| 2 | cylinders | varchar | シリンダー |
| 3 | displacement | float | 排気量 |
| 4 | horsepower | float | 馬力 |
| 5 | weight | float | 重量 |
| 6 | acceleration | float | 加速度 |
| 7 | model year | varchar | 年式 |
| 8 | origin | varchar | 起源 |
| 9 | car name | varchar | 車名 |