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1ページで前回のお

さらい

Kaggle Otto Group Product Classification Challenge

IN:93個の特徴量、OUT:9クラスに分類

train.csv 61878行 test.csv 144368行

各クラスである確率を提出し、 log lossで評価

西尾の戦略

RandomForestとかSVMとかで予測した結果を

特徴量としてLRでアンサンブル。特徴量を

5-fold CVで作るようにしたら性能0.54→0.47

LO

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