Kaggle新型コロナウイルスの感染人数を予測するコンペ(COVID19 Global Forecasting)
関連記事: kaggleの記事 昨年末から始まった新型コロナウイルス感染症(COVID-19)感染者拡大の影響は、いまや世界中に広がっています。世界中のさまざまな業界の組織はCOVID-19の対策を支援しています。やはりデータサイエンティストや機械学習エンジニアもCOVID-19)の感染対策や治療方針の策定を支援しています。今回の記事は世界中のデータサイエンティストの競い合うプラットフォームKaggleからの「COVID19 Global Forecasting」について紹介したいと思います。 目次 1. COVID19 Global Forecastingの概要 ___1.1 コンペの概要 ___1.2 データセットの概要 2. モデル作成 ___2.1 データの理解 ___2.2 モデル 1. ASHRAE 消費エネルギー予測のコンペの概要 1.1 コンペの概要 概要 Kaggleでは今回の一連のコンペを通じて、感染者数の推移の予測によって世界保健機関(WHO)と全米科学・工学・医学アカデミー(NASEM)が抱える新型コロナウイルスに関連する疑問にも答えることです。 今回のKaggleのコンペでは、米ホワイトハウスらを通じて集められた感染者数などの各種関連データを使って、1ヶ月後の感染者数を予測するモデルを構築することになります。 賞金: - 期間: 2020/3/19 ~ 第1週目のの評価:RMSLE nは観測の総数です piは予測値です aiは実測値です log(x)はxの自然対数です 最終スコアは、すべての列のRMSLEの平均です 詳細:RMSLE を用いた評価指標 第5週目の評価:Weighted Scaled Pinball Loss (WSPL) y は実測値です。 y^ は予測値です。 τ は分位予測です。 例 [0.05, 0.50, 0.95] Nf …
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