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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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【Kaggle】クロスバリデーションでの最終的なテストデータ提出方法について

hirorororo
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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2022/04/20 00:01

前提

pythonで機械学習を勉強しており、Kaggleに参加しているものです。

クロスバリデーションを行い、テストデータを予測し予測結果をKaggleに提出する際、
分からなくなってしまったのでご教示頂きたいです。

知りたいこと

・下記コードでのfitとpredictはどのFoldが使われているのか(自動的にベストのもので学習されるのか)
・各Foldの予測値平均を予測結果として提出する方法

知りたいこと

・下記コードの場合、どのFoldで学習しpredictを行っているか(自動的にベストのものが使われるのか)
・各Foldの予測結果平均を最終的な提出物にしたい場合、どのようなコードが必要か

該当のソースコード

Python

ソースコード test = Kaggleで最終的に予測したいデータだとし、これをpredictしsubmitとします。 Fold = 4 kf = KFold(n_splits=Fold, random_state=123, shuffle=True) params = { 'objective': 'regression', 'metric': 'rmse'} for train_index, val_index in kf.split(x, x.index): X_train = x.iloc[train_index] X_test = x.iloc[val_index] y_train = y.iloc[train_index] y_test = y.iloc[val_index] lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test) clf = lgb.train(params, lgb_train, valid_sets=lgb_eval, num_boost_round=100, verbose_eval=50) y_pred = clf.predict(X_test) submit = clf.predict(test) ここにより詳細な情報を記載してください。 データの中身についての詳細は割愛させて頂きましたが、 KaggleのHouse Prices - Advanced Regression Techniquesで使ったコードとなります。 pythonのverは最新です。

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