Kaggleに関連する質問一覧

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各列のNULL件数を出したい

テーブルの各列のnullを下記のようなコードで出したいのですが、エラーになってしまいます。 (ALL-各列のNULL除外のCOUNT)= 各列のNULL行の数として出せると思ったのですが、、この目的を達成する方法があれば教えていただきたいです。 select COUNT(*) AS ALLROW, -- (ALLROW-3) -- これでエラーになってしまうので下もかけない -- (ALL-
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esklia 4時間前にベストアンサー
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optuna+lightgbmでprauc最大化をしたい

不均衡データの最適化に際し、praucを以下のコードから算出しようとすると、画像のエラーが発生しました。エラー文を見ると、praucが増えても減ってもいないという不可解なエラーでした。疑問点は次の通りです。 ①はじめてpraucを自分で実装したので、precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(test_y.values.tol
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toast-uz 1週間前にベストアンサー
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Alightgbmの種類 pridict_probaを持たないlightgbm

lightgbmについて質問です。サイキットラーンAPIやなんとかAPIなどいろいろな種類がありますが、 conda listで以下のように表示される lightgbm 3.1.1 py38hd77b12b_0 lightgbmは何のバージョン？だと考えられますか？おそらくインポートするときはimport lightgbm as lgb
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esklia 2週間前にベストアンサー
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optuna directionは目的関数と評価関数どちらを対象にしているのか

optunaで study = optuna.create_study(direction="maximize") するときにdirectionを指定しますが、これは目的関数と評価関数のどちらを対象にしているのかドキュメントを読んでも釈然としません。今回はlightgbmでaucを最大化したいです。以下のコードではlightgbmのパラメータにaucを渡しているだけなのでちゃんとauc
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esklia 2週間前にベストアンサー
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pandas:リスト内包表記で特定の型名のリストを取り出したい

表題の通りですが、画像のコードで特定の型名のリストを取り出すことができません。モジュールに組み込んでいた時は普通に動いていたのですが、なぜだかご教示いただけないでしょうか？ AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'dtype'
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esklia 2週間前にベストアンサー
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kaggleでダウンロードした画像へのラベル付けがしたい。

画像認識プログラミングレシピという本を用いて学習しています。本書では以下のリンクから犬と猫の学習データ、検証データ、テストデータが保存されているzipをダウンロードできるとありました。 https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 解凍後は以下のようになっていると書かれておりました。学習データ dogscats/train/dogs/dog.
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seyu0930 3週間前に回答
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Kaggle：複数列の条件が一致したら１，しなければ０を返す列を作成したい

Kaggleで、D,E,Fがhoge,test,fooなら1、そうでないなら0である列を作りたいです。申し訳ございませんが、どなたか教えていただけますでしょうか。 df = pd.DataFrame({ 'A' : 1., 'B' : pd.Timestamp('20130102'), 'C' :
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esklia 3週間前にベストアンサー
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df.hogeとdf['hoge']の違いと使い分け

Kaggleをやっていて気になったので質問いたしました。表題の通りなのですが、dataframe.列名とdataframe['列名']でアクセスするのには何か違いがあるのでしょうか？また、使い分けするシチュエーションがあれば教えていただきたいです。
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ppaul 2週間前にベストアンサー
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pythonのモジュール群を関数を使用して簡単に一括インポートしたいができない

画像一個目の関数を用意して、二個目のコードを実行すれば一気にモジュール群がインポートできて楽かと思ったのですが、二個目のコードのようにモジュールがインポートできていない旨のエラーが出ます。また、三枚目の画像では、「datetimeモジュールにアクセスできないよ」という旨の表示がされていますが、なぜ二枚目の画像はimp_libraray関数を実行できているのにインポートできていないのでしょうか？ま
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quickquip 4週間前に回答
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kaggleのソースコードが何をやっているのか理解したい。

kaggleのソースコードを参照にセマンティックセグメンテーションの実装を行っています。 ColorsToClassメソッドで、onehot表現に変換しているのだと考えているのですが、ソースコード1行1行が何をしているのか理解したいです。よろしければご教授いただきたいです。（onehot表現に変換するのであれば、kerasのto_categoricalなどを使えばよいのかなーなど考えていますが
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merci_children 2ヶ月前に質問
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問い合わせフォームエラーが出てkaggleアカウントを復旧できない状態が継続している

前提・実現したいこと技術系の質問ではないのですが、・kaggleアカウントを復旧できない・フォームエラーが出て問い合わせることすらできない・ググっても同様の例が一つも存在しないという重大な問題のため、こちらで解決策を知っている方がいればお聞かせいただきたいと思います。 kaggleにアカウント復旧の問い合わせを行いたい。発生している問題・エラーメッセージ The Email f
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teratailが 2ヶ月前にアップデート
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TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'device'

前提・実現したいことこのコードを実行したいです。 kaggleのカーネルだとできるのですが、googlecolabだとできないです。それで、上記のエラーが生じます。コードはこちらですもしかしたら、 def get_runner(device: torch.device): return SupervisedRunner(device=device, input_key="ima
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quickquip 2ヶ月前にコメント
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kaggle pip install で、ファイルのローディングができないです。

前提・実現したいこと Inputフォルダにある、データをpipで、データローディングしたいです。パスは、あっています。（その場所から、コピペしたので間違えようが有りません。） setup.py pyproject.tomlが、よくわからないです。ただ、pip install してくるだけなのに、どうしてこのようなエラーが出るのかが、よくわかりません。発生している問題・エラーメッセージ ER
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taiyo_suzuki 2ヶ月前にコメント
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KaggleのtitanicのcsvデータによるSVMの作成とF１値の導出

表題の通り、Kaggleのtitanicに挑戦しています。その一環で、SVMを使って、F1値を導出しようとしました。下記の様な、コードを書きました。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn import preprocessing from sklearn.sv
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mushroom314 3ヶ月前に回答
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google drive内における大容量.zipファイルの解凍をしたい(kaggle)

前提・実現したいこと 8GBの.zipファイルをgoogle drive内で解凍し、そのデータをgoogle colab(pro)で読み込んで、pythonによるGPUを使ったディープラーニングの学習をしたいと考えています。発生している問題・エラーメッセージ現在データサイエンスコンペであるkaggleに参加していますが、参加しているコンペのデータ・モデルの特徴上、GPUを使った学習でも1エ
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ssk1 1ヶ月前にベストアンサー
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lgbmの二値分類の結果について

Pyhton APIのlgbmで、単純な二値分類をしています。二値分類の場合、例えば、目的変数が0と1の分類ならば、各説明変数のデータセットに対して、0，1に対してそれぞれの確率を出すかと思います。そして、最終的に、閾値を決めたり活性化関数を使ったりして0，1に変換するのが一般的なやり方と考えており、そうしていました。ただ、lgbmでモデルを作る際、lgbm内での評価関数による評価は、0，1で
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fu_3823 4ヶ月前にベストアンサー
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pythonのvenvと、GPUの利用環境

pyhtonの仮想環境でのGPU利用について。 windows10でpipを使ってpythonの環境を作っています。anacondaはつかっていません。 venvで仮想環境を作ったあと、必要なライブラリをpip installしました。その後、pytorchのためのGPU環境をつくるために、CUDAtoolkitをダウンロードして、CUDAをインストールしました。しかし、仮想環境ではGPU
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teratailが 5ヶ月前にアップデート
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3つ以上のハイパラチューニングのスコアの視覚化

夜分遅くにすいませんハイパワーパラーメータチューニングの選出法について悩んでいます。例えばBaggingClassifier()において from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection = t
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toast-uz 5ヶ月前に回答
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"StratifiedGoupKfold"の実装で何をしているのかわからない

"StratifiedGoupKfold"の実装について中身がよくわかりません。（参考ページ） def stratified_group_k_fold(X, y, groups, k, seed=None): labels_num = np.max(y) + 1 y_counts_per_group = defaultdict(lambda: np.zeros(labels_n
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teratailが 6ヶ月前にアップデート
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Kaggleで画像分類のコンペを行うとき、上位入賞する人は自作のモデルを作成しているのでしょうか？

Kaggleを使用したことがない初心者です。画像分類のコンペというのはあくまで例と考えていただけると有り難いです。これまでにいろいろな深層学習のモデルが提案されてきましたが、それらをそのまま使用することで上位を狙うことは難しいのでしょうか？皆さん自分でモデルを考えているのでしょうか？そうだとすると、どのような流れや考え方でモデルを作成しているのでしょうか？検討外れなことを聞いていたら申
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faker 8ヶ月前にベストアンサー