【Kaggle】Titanic-2 データ整形～提出
こんばんわ！
だいぶ時間が空いてしまいましたが、Kaggleの記事を書いて行こうと思います。
前の記事:
前回はcsvの読み込み～カラムの抽出まで行ったので、今回はデータの整形～提出まで行います。
データの整形部分
>|python|
data_X["Sex"]=le.fit_transform(data_X["Sex"])
data_X["Age"]=data_X["Age"].fillna(value=data_X["Age"].median())
data_X["Fare"]=data_X["Fare"].fillna(value=data_X["Fare"].median())
data_X["Embarked"]= data_X["Embarked"].fillna('S')
data_X.loc[data_X["Embarked"] == 'S', "Embarked"] = 0
data_X.loc[data_X["Embarked"] == 'C', "Embarked"] = 1
data_X.loc[data_X["Embarked"] == 'Q', "Embarked"] = 2
#Test Data fill
data_y["Sex"]=le.fit_transform(data_y["Sex"])
data_y["Age"]=data_y["Age"].fillna(value=data_y["Age"].median())
data_y["Fare"]=data_y["Fare"].fillna(value=data_y["Fare"].median())
data_y.loc[data_y["Embarked"] == 'S', "Embarked"] = 0
data_y.loc[data_y["Embarked"] == 'C', "Embarked"] = 1
data_y.loc[data_y["Embarked"] == 'Q', "Embarked"] = 2
||<
整形内容は"Sex"のデータを"male"→0,"female"→1に変換しています。
今回は、線形回帰分析で生存率を求めるので、データ型を質的データから量的データに変更する必要があります。
次に"Age"と"Fara"ので空白データを平均値で埋めます。
最後に"Embarked"を量的データに変換しました。
次に、モデル作成
> |python|
input_cols=['Sex', 'Age', 'Pclass','SibSp', 'Parch', 'Fare','Embarked']
output_cols=['Survived']
X=data_X[input_cols]
y=data_X[output_cols]
X1=data_y[input_cols]
clf.fit(X,y)
pred=clf.predict(X1)
||<
必要なカラムを抜き出し、モデルを作成しました。
最後に、予測データを整形し、提出します。
Score 0 ってまじかよ(T_T)
明日は高精度化に挑戦します！
今日はここまで！
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