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この演習はコースの一部です
この最初の章では、Kaggleコンペの流れを体験します。モデルを学習し、提出用のCSVファイルを作成します。PublicとPrivateのテスト分割の違いを学び、過学習を防ぐ方法を理解します。
Kaggleコンペの基本を理解したら、目の前の問題をどのように分析するかを学びます。EDAを実践し、正しいローカル検証戦略を確立します。さらに、データリーケージについても学びます。
ここでは、さまざまな種類の特徴量に触れます。既存の特徴量を加工し、新しい特徴量を作成します。欠損値の適切な扱い方についても学びます。
現在の演習
いよいよすべてを統合してモデルを構築します！この最後の章では、まずベースモデルを作り、ハイパーパラメータをチューニングし、アンサンブルで精度を高めます。最後に、より効率的に競えるよう、実践的なコツも紹介します。