Kaggleフォーラムのアイデアを試す
残念ながら、フォーラムの投稿やKernelの内容が必ずしもあなたのモデルに有用とは限りません。パイプラインに闇雲に取り入れるのではなく、まずは検証してみましょう。
ここでは、引数に学習用データセットを取り、3分割のクロスバリデーションで算出した全体の検証用RMSE（root mean squared error）を返す関数 get_cv_score() が用意されています。train DataFrame はすでにワークスペースに読み込まれています。
Kaggleフォーラムのさまざまな提案を試して、検証スコアが改善するかを確認してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで挑むKaggleコンペティション
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。
# Drop passenger_count column
new_train_1 = train.____('____', axis=1)
# Compare validation scores
initial_score = get_cv_score(train)
new_score = get_cv_score(new_train_1)
print('Initial score is {} and the new score is {}'.format(initial_score, new_score))