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素人がChatGPTを使って”タイタニックコンペ”に参加するまでのお話（データをいろいろと編）

ChatGPT部 Produced by NOB DATA

はじめに

こんにちは！ChatGPT部、データ分析初心者の原田です！前回、データのダウンロードまで進みましたね！”タイタニックコンペ”シリーズ第4弾は、そのダウンロードデータをいろいろと編です！

前回の記事はこちら！↓

では早速本編へ！


1. データをChatGPTへ！

自分でデータを見て把握、、とも思いましたが、せっかくChatGPTがあるので、データを渡して解説してもらいましょう！

1.1 データのお渡し

早速、データを丸投げします！

解析を待ちます、、

以下ChatGPTからの回答です！

アップロードされたファイルには、タイタニック号の乗客に関するデータが含まれています。これらのデータセットは、機械学習の分野でよく使用される例で、乗客の生存を予測するタスクに使用されます。それぞれのデータセットについて解説します。

gender_submission.csv

このファイルは、予測結果のサンプル提出形式を示しています。2つの列があります：

  • `PassengerId`: 乗客のIDを示します。

  • `Survived`: 乗客が生存したかどうかを示します（0は死亡、1は生存）。

test.csv

テストデータセットには、生存予測を行うために使用される乗客の情報が含まれています。以下の列があります：

  • `PassengerId`: 乗客のID。

  • `Pclass`: チケットクラス（1が最高、3が最低）。

  • `Name`: 乗客の名前。

  • `Sex`: 性別。

  • `Age`: 年齢。

  • `SibSp`: タイタニック号に乗船している兄弟姉妹/配偶者の数。

  • `Parch`: タイタニック号に乗船している親/子の数。

  • `Ticket`: チケット番号。

  • `Fare`: 乗船料金。

  • `Cabin`: 客室番号。

  • `Embarked`: 乗船した港（C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton）。

train.csv

訓練データセットには、機械学習モデルを訓練するための乗客の情報が含まれています。テストデータセットと同じ列が含まれていますが、`Survived`列が追加されており、モデルが予測すべき目標変数（ラベル）です。

各データセットは、乗客の生存を予測する際に異なる役割を果たします。`train.csv`はモデルの訓練に使用され、`test.csv`はその訓練されたモデルを使用して生存予測を行うために使われます。`gender_submission.csv`は、提出すべき予測結果のフォーマットを示しています。

さすがの回答、、恐れ入ります、、僕が改めて解説するまでもないですね、、、

1.2 方向性を固める

データ内容がわかったので、ここで今回のコンペでどのデータを使うか、また予測の仕方なども決めていこうと思います！

回答は、、

タイタニックの生存予測コンペティションへの参加、素晴らしい決断です！この課題に取り組む際の方向性を決定するために、データをどのように利用し、どのような特徴を考慮に入れるべきか、そしてどのようなモデルを使用するかについてのアイデアを共有します。

データの利用方法

  • 訓練データ(`train.csv`): モデルを訓練するために使用します。このデータセットには、乗客が生存したかどうかの情報（`Survived`列）が含まれており、モデルがこの出力を予測する方法を学ぶための基礎となります。

  • テストデータ(`test.csv`): 訓練されたモデルを使用して、これらの乗客の生存を予測します。最終的な予測結果は、提出形式に従って`gender_submission.csv`の形で提出します。

特徴工学

  • 性別(`Sex`): 事前の分析では、女性が男性よりも生存率が高かったことが示されています。性別は重要な特徴になるでしょう。

  • 乗客クラス(`Pclass`): より高いクラスの乗客は、より低いクラスの乗客よりも生存率が高い可能性があります。

  • 年齢(`Age`): 年齢を幾つかのカテゴリに分ける（例えば、子供、成人、高齢者）ことで、より良い予測ができるかもしれません。

  • 同乗している兄弟姉妹/配偶者の数(`SibSp`) と 同乗している親/子の数(`Parch`): 家族のサイズや、単独で旅行しているかどうかが生存率に影響を与える可能性があります。

  • 料金(`Fare`): 支払った料金が多い乗客は、生存率が高い可能性があります。これは、料金が高いとより良い客室やサービスにアクセスでき、それが生存率に影響を与えるからです。

  • 乗船港(`Embarked`): 乗船港も生存率に影響を与える可能性があります。

欠損値の取り扱い

  • 年齢や客室番号など、一部の列には欠損値が存在します。これらの欠損値を平均値や中央値で埋める、または欠損値を含む行を削除するなどの方法で処理する必要があります。

モデル選択

  • 初心者: ロジスティック回帰や決定木など、解釈しやすくシンプルなモデルから始めることをお勧めします。これらは基本的なバイナリ分類問題に対してうまく機能し、基礎を理解するのに役立ちます。

  • 中級者以上: ランダムフォレストや勾配ブースティング（例えば、XGBoost、LightGBM）、サポートベクターマシン（SVM）など、より高度なアルゴリズムを試

  • してみてください。これらのモデルはより複雑な関係を捉えることができ、一般的にはより良い予測性能を提供します。

  • アンサンブル学習: 複数のモデルの予測を組み合わせることで、一般的に予測の精度を向上させることができます。

モデル評価

  • 交差検証を使用してモデルを評価し、過学習を避けるために訓練データセットを複数のサブセットに分割します。これにより、モデルが未知のデータに対してどの程度うまく機能するかを評価できます。

これらのアプローチを試しながら、データの探索的分析を行い、さまざまな特徴間の関係や、生存に影響を与える可能性のあるパターンを発見することが重要です。データに対する洞察が増えれば増えるほど、より良いモデルを構築できる可能性が高まります。

やりようは色々あるみたいですね、これはどれも試したくなってきました、、それぞれのやり方などまとめる回を設けようと思います！

まとめ

今回は、タイタニックコンペシリーズ”データをいろいろと編”でした！
ChatGPTさんの解析力とプランを使って今後も進めていこうと思います！
今回は以上です！(^^)

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