Kaggleチャレンジ

Kaggleのチュートリアル　Titanicをやってみました

 

https://www.kaggle.com/

より、チュートリアルのタイタニックをNNを使って予測

手法

Affine-Relu-Affineの2層、誤差逆伝播法を使用

ReluとSigmoid両方を試したけれども、reluのほうがlossの下がりが良かったのでこちらを使用

ハイパーパラメータなど

max_epoch = 50
batch_size = 100
hidden_size = 20
learning_rate = 0.2

optimizer = Adagrad

使用パラメータ

["Pclass"]

["Sex"]

["Age"]

["SibSp"]

["Parch"]

["Embarked"]

学習の経過

| epoch 50 | iter 1 / 8 | loss 0.42 | train acc:0.8237934904601572
train accracy 95.7351290684624%

青線がtrain dataに対する正解率、点線がloss

提出結果

0.78947

約79%の正解率らしい。

改善手法

・隠れ層を増やす

・ハイパーパラメータを変更する＝＞適切な手法が分からない