質問編集履歴
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一部読みやすく修正
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -6,6 +6,10 @@
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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下記のように精度的にはXGBoostingとLightGBMのBoostingを用いた手法が若干勝り、Boosting両手法における重要度も近しい値となっているのですが、一方でTitanicでは重要な項目とされる性別の重要度が異常に低く、重要度に関してはRandomForestのほうが納得がいく結果になっているのですが、RandomForestとBoostingにおける特徴量の重要度はそこまで異なるものなのでしょうか？
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RandomForest
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f1 core:0.833
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@@ -78,10 +82,6 @@
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上記のように精度的にはXGBoostingとLightGBMのBoostingを用いた手法が若干勝り、Boosting両手法における重要度も近しい値となっているのですが、一方でTitanicでは重要な項目とされる性別の重要度が異常に低く、重要度に関してはRandomForestのほうが納得がいく結果になっているのですが、RandomForestとBoostingにおける特徴量の重要度はそこまで異なるものなのでしょうか？
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```ここに言語を入力
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### 該当のソースコード
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@@ -108,12 +108,10 @@
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# トレーニングデータ作成
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df = pd.read_csv("train.csv")
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# パラメーターの変動値を取ってくる
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X_train = df.drop(["y"],axis=1)
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y_train = df.y
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@@ -202,7 +200,7 @@
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202
200
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203
201
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}
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204
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+
# グリッドサーチで学習
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xgb = GridSearchCV(xgb.XGBClassifier(
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@@ -254,7 +252,7 @@
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}
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-
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+
# グリッドサーチで学習
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gbm = GridSearchCV(lgb.LGBMClassifier(),gbm_param, scoring=f1_scoring, cv=5)
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@@ -298,4 +296,6 @@
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返信は月曜まで遅れるかもしれません、ご容赦お願いします。
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コードも修正点などあれば指摘しても
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コードについても修正点などあれば指摘してもらえれば幸いです。
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+
よろしくお願いいたします。
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