導入
まだ、私は機械学習を学び始めて２ヶ月ぐらいです。
最近Kaggleで学んだ知識を実践しようと取り組んでおり、どういった学習方法がいいのかなーって調べていたら
「KaggleのKenel読むといいよ！！」
ってあったので見てみたのですが
意味不明なコードで書かれたKernelばっかやん😡
そういうわけでなんとかして、初心者向けの簡単なコードで書かれたカーネルを見つけたので紹介していこうと思います。
ちなみにコンペはtkm2261さんのYoutube動画の影響を受けてPorto Seguro'sをやってます。
このコンペはデータが綺麗で、自然言語処理の知識とかも入らないのでtitanicやった後はこのコンペをやることをおすすめします!
カーネルに関しては見つけ次第順次追加していく予定です。
もし、初心者におすすめのカーネルがあるよーって方はコメントしてくだされば追加するのでよろしくお願いします。m(__)m
Kernel一覧
Data Preparation & Exploration
一通り学んだ後であれば容易に理解できると思います。一番おすすめ
Resampling strategies for imbalanced datasets
- https://www.kaggle.com/rafjaa/resampling-strategies-for-imbalanced-datasets 不均衡なデータセットに対する手法がまとめられているので、おすすめ