Kaggleで勝つデータ分析の技術

1.5.3 モデルの作成

ch01-01-titanic.pyのバリデーション前まで実行してsubmission_first.csvを保存させ
Kaggleで評価させた結果

1.5.4 モデルの評価

1.5.5 モデルのチューニング

学習するモデルのパラメータをグリットサーチで評価し
もっとも高い精度を出すパラメータを決める。

1.5.6 アンサンブル

結果をsubmission_ensemble.csvに保存して、Kaggleの評価にかけたとろ
0.78947となった。単純な学習モデル（0.7799）より0.00957ほど上昇した。