[過去ﾛｸﾞ] 【BTC】ビットコイン情報交換スレッド6713 (1002ﾚｽ)
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343(1): (ﾜｯﾁｮｲ bd74-l2kR) 12/01(月)10:49 ID:OAAfmGld0(4/39) AAS
>>317
>>336
人工知能AIのの練習問題にも、
そう言う課題が、ありますね。
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「タイタニック AI 問題」とは、
タイタニック号の
乗客データを使って、
その乗客が沈没事故で
生存したかどうかを
機械学習で予測する問題のことです。
データサイエンスや
機械学習の学習者にとって、
定番の入門課題として
知られています。
この問題は、
データサイエンス
のプラットフォームである
**Kaggle（カグル）**で
提供されており、
「Titanic: Machine Learning
from Disaster」という
名称のコンペティションとして
公開されています。
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345(1): (ﾜｯﾁｮｲ bd74-l2kR) 12/01(月)10:50 ID:OAAfmGld0(5/39) AAS
>>343
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問題の概要
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目的: 過去の乗客のデータ
（年齢、性別、乗船クラス、
料金など）を分析し、
未知の乗客が生存したかどうかを
予測するモデルを作成します。
データ: 提供されるデータは、
乗客のID、生存フラグ
（0=死亡、1=生存）、
客室クラス、性別、年齢、
同乗している兄弟・配偶者の数、
同乗している親・子供の数、
チケット番号、運賃、客室番号、
乗船港などの情報を含んでいます。
課題:
データ前処理: 欠損しているデータ
（年齢など）を補完したり、
文字で書かれたデータを
数値に変換したりする
作業が必要です。
特徴量エンジニアリング:
モデルの予測精度を高めるために、
既存のデータから新しい特徴量
（例えば、家族の人数や肩書など）
を作り出す作業も行われます。
モデル構築: 決定木、
ロジスティック回帰、
ランダムフォレストなどの
省9
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