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Leaf Classification

勉強の為久々にKaggleをやってます。

参加してるのはこちら。

https://www.kaggle.com/c/leaf-classification

 

試行錯誤の記録をこちらに書いていきます。

実際にはもう幾つかサブミットしてますが、主要なアップデートについてのみ書いていきます。

 

1回目

とりあえずRandomForestにぶっこんで学習させてみる。スコア0.9くらい。

 

2回目

RandomForestでパラメータをグリッドサーチさせてやってみる。スコアはむしろ下がった。

 

3回目

xgboostにぶっこんで見る。スコア0.7くらい。

 

4回目

xgboostを軽くパラメータチューニング。スコア0.54くらい。

 

5回目

caribrationしてみる。元々の予測値と、caribrate後の予測値の比率を幾つかのパターンで試してみた。結果、caribrate後の値をそのままsubmitするのが最もスコアが良かった。スコア0.48くらい。