【35位】SIGNATEコンペに挑戦！練習問題：銀行の顧客ターゲティング　その2

【練習問題】銀行の顧客ターゲティング

精度上げに挑戦していきます。
まずはタイタニックで効果のあったRandomForest

暫定スコア：0.93196　約230位

前回0.5位から一気にこんなに上がるとは考えづらいので、前回のデータは何かミスをしてしまったのかもしれませんね。。。

コンペで最も人気のあったDecisionTreeでも挑戦。

暫定スコア：0.90128 約450位

ちょっと下がってしまいました

※今気づきましたが、これ提出後のメール受信を待たなくても、「投稿済みファイル」のページから自分のスコアを見ることができますね。

最終的にblenderモデルでスコア0.93くらい、順位2ケタ位くらいまであがりました

日付項目を少しを見直して再々トライ。

その結果、スコア0.93908→0.94121。暫定1,311人中、64位から35位へ。

上位3%に入ることはできましたが、まだまだ先は長い・・・

13：compaign（現キャンペーンにおける接触回数）

と

15：previous（接触実績：現キャンペーン以前までに顧客に接触した回数）

を足しこんで、「総接触実績」変数を追加してみました。

その結果、0.94121→0.94167と精度が改善し、36位→30位にランクアップしました！

独自のSIGNATEランクも0.1%改善し上位7.5%となりました。

ただ、まだまだ上位には猛者共が沢山いますね。頑張ります。
※SIGNATEのフォーラム機能、練習問題でも実装してくれないかなぁ。。

なお、私が参考にしているのは以下の本「機械学習のための前処理入門」です。

とりあえずこの一冊があれば、私のようなpythonド素人であってもとコンペで戦うことだけはできます。

更にランクを上げていくには修行が必要ですが、入門編としておすすめ。

書籍での独学が苦手という方は、千円ちょっとで学習できるUdemyのオンライン講座が安くて高品質です。

kaggleやSIGNATE挑戦記など、その他AI・機械学習関連の記事をまとめたものはこちら。