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
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'] = ____