b30136bf0f8c,048

http://nhiro.org.s3.amazonaws.com/f/d/fd55e0c53f9fbbb11f69ac7d85e8f587.jpg https://gyazo.com/fd55e0c53f9fbbb11f69ac7d85e8f587

(OCR text)

特徴量の

偏り

たとえyのばらつきをなくすためにStratifiedで分

割したとしても、元データの特徴量の偏りは残っ

てしまう。今回、元データが時系列であったため

にその偏りが無視できないほど大きかった。

元データをシャッフルすることが必須。

(気づくのが

残り投稿可能数は3件)

遅い。