学習記録（１７日目）
勉強開始：１２／７（土）〜
教材等：
・大重美幸『詳細！ Python3 入門ノート』(ソーテック社、２０１７年)：１２／１９（木）読了
・Progate Python講座（全５コース）：１２／２１（土）終了
・Andreas C. Müller、Sarah Guido『（邦題）Pythonではじめる機械学習』（オライリージャパン、２０１７年）：１２月２３日（土）読了
Kaggle
参加コンペ：Real or Not? NLP with Disaster Tweets １２／２４（火）〜
・色々と勘違いしていたようで、昨日まで抱えていた問題（引数に２値が取れないなど）は解決
・しかし、SVCやxgboostで学習してもscoreが0.5付近となる問題が発生。
課題は0か1かの分類なので、つまるところ正しい学習ができていない模様。
・ベクトル化と学習データ・テストデータの分割はできているので、再度モデルが正しいかどうかの見直しを実施中（現在進行形）
・自分が理解している機械学習の流れ
各種モジュールインポート → データの読み込み → 前処理（データ処理、分割／x_train, y_train, x_test, y_test など） → モデル作成 → モデルによる学習(x_trainとy_trainをfit) → 予測モデルの作成（fitしたものを使ってx_testをpredict) → 評価（predictと、答え部分に該当するy_testを組み合わせる。） → 結果に応じて各種工程の見直しとパラメータのチューニング。スタッキングをするなら必要な各種学習モデル分を実装する。