萩原 康介

競馬情報サイトから過去10年分のレース結果をスクレイピング。 JRA-VANから利用できるデータを取得。 各種データの整形(外れ値の除外や正規化、カテゴリデータのダミー変数化など) 予測モデルを複数作成し、アンサンブル学習の実施。 予想モデルの評価のためテストデータでのシミュレーション結果では106%を算出

kaggleというデータ分析コンペで過去に開催されたタイタニック生存予測モデルの作成に挑戦しました。 データの欠損値を予測して補完したり、既に与えられたデータから新たな特徴量の作成、外れ値を除外しデータ精度の向上、交差検証法を用いて学習モデルの作成、Optunaを用いて機械学習モデルのチューニング等を行い、Score：0.78468で20737人中4794位で、上位24%の結果を出せるようになりました。