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大会データにモデルの予測を追加する

この章のレッスン1では、レギュラーシーズンのモデルを使ってトーナメント用データに予測を行い、まずまずの結果が得られましたね。今度はトーナメント専用にモデリングして、さらに精度向上を目指しましょう。

レギュラーシーズンモデルの予測を、トーナメントモデルへの入力のひとつとして使います。これは「モデルスタッキング」の一種です。

まずは前のレッスンで作成したレギュラーシーズンモデルを使って、トーナメントデータに対して予測を行いましょう。この予測結果を新しい列としてトーナメントデータに追加してください。

この演習はコースの一部です

Keras で学ぶ高度な Deep Learning

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演習の手順

modelを使ってgames_tourneyデータセットに対して予測を行ってください。モデルには3つの入力があり、列は'team_1''team_2''home'です。予測結果は新しい列'pred'に代入します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Predict
games_tourney['pred'] = ____
コードを編集して実行