📚 データ分析 / Kaggle 教材集
会社PC・モバイルからでもアクセス可能なプライベート学習環境
第2章: 評価指標
分類・回帰の評価指標、RMSLE、AUC、カスタム目的関数など
第3章: 特徴量の作成
欠損値処理、数値・カテゴリ変数の変換、時系列とTarget Encoding
第4章: モデルの作成
GBDT、ニューラルネット、線形モデル、最適化とアンサンブル
第5章: モデルの評価
クロスバリデーション、時系列分割、LBスコアの解釈、リーク対策
第6章: モデルのチューニング
TPEベイズ最適化、GBDTパラメータ調整、Null Importanceと特徴選択