SIGNATE アヤメの分類の予測に投稿しました

2019年7月9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。

概要 今回投稿した概要 投稿リンク

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。

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。初学者はまずはここからチャレンジしましょう。

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: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
0idintインデックスとして使用
1sepal length in cmfloatがく片の長さ
2sepal width in cmfloatがく片の幅
3petal length in cmfloat花弁の長さ
4petal width in cmfloat花弁の幅
5classvarchar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)

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