2021いろいろなアルゴリズムを使ってタイタニックの生存予測を行ってきましたが、正解率が上がらなくなってきたので今回からはデータクレンジングを改善していきたいと思います。Forestの成績が一番よかったのでこれを使います。データの読み込みとデータクレンジング改善1Kaggleに準備されているタイタニックの訓練データを読み込みます。データの前処理(不要列の削除・欠損処理・カテゴリ変数の変換)と、正解ラベルとそれ以外にデータを分けます。年齢の欠損値にはこれまで一律でデータ全体の中央値を設定してきましたが、これを改善します。年齢の中央値は乗客クラスによって異なるという論文があり、具体的には次のような点があげられていました。Forestのインスタンスを作成し、cross_val_score関数で分割交差検証を行い、どのくらいの正解率になるか調べてみます。score.mean())[出力]81.59%という、まずまずの正解率となりました。訓練データ全体で学習を行います。その後、検証データを読み込み、推論・提出用のCSVの出力を行い、Kaggleに提出します。index=False)[提出結果]正解率75.59%となりました。・・・正解率が下がってしまったような気がしますが、あきらめず引き続きデータクレンジングの改善を行っていきます。