SIGNATE アワビの年齢予測に投稿しました

2020年2月24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 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
0idintインデックスとして使用
1Sexchar性別
2Lengthfloat長さ
3Diameterfloat直径
4Heightfloat高さ
5Whole weightfloat全体の重量
6Shucked weightfloat身の重量
7Viscera weightfloat内臓の重量
8Shell weightfloat殻の重量
9Ringsint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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