終了済み: 給与推定

給与推定により人事の赤池くんの窮地を救おう

賞金: 100,000 参加ユーザー数: 404 1年以上前に終了

Feature Engineeringについて(年収幅ラベルの追加)

目的変数であるsalaryを年収幅でラベル化し、分類問題として解いた後に予測したラベルをテストデータに加えて学習させたのですが、予測値が全てinfになってしまいます。 このアイデアは何か問題があるのでしょうか? Notebookはgithubにあります。

https://github.com/Maekura/ML_Competiton/blob/master/ProbSpace/Salary_Prediction/lgbm_salary_labeling.ipynb

※年収幅ラベルとは
0~200万の人は0
200〜400万の人は1
400万〜600万の人は2
といった具合のラベルです。

Aws4 request&x amz signedheaders=host&x amz signature=c2d80ac4a2229bfffa72681b86056d5d84bd5d520441d1b2a497def736cb19b9
wakame

Githubのipynbファイルがそのまま開かなかったので、新しくGoogleColab環境に内容をコピペして動かしましたが問題なく動作しました。 https://colab.research.google.com/drive/1uG9jEks84di7HYI_Os7-5oPhaStxgPM5

Aws4 request&x amz signedheaders=host&x amz signature=2dc5ddd7cd185819338b846f6a6de1856bf8c96a84744edfa81cb3897d39f394
RyoMaekura

確認して頂きありがとうございます。 再計算し直したところ、上手くいきました。

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