レポートの採点。すっげー時間がかかって、Kaggleまでに終わらなかった。
今年最後のKaggleもくもく会。前回LightGBMのカテゴリ変数の与え方がわかったので、今回はKaggleでサブミットまで持っていった。同じデータを使って、get_dummiesでone-hot vectorにした場合から0.322→ 0.282と向上。また、サブミット前にトレーニングデータを分けて確認したスコアでは0.333→0.281と予想されており、こういう値段回帰系の問題は、結構予想しやすいのかな、という印象。あと、最初からPandas Profiling使えばよかったな。なんか時間かかったんだよね。
Kaggleが終わってからレポートの採点。なんとか終わったぞ。
ARM SVE、Store One Vectorのサンプルコードは書いた。査読まで手が回らない。