普段Kaggleをやっているとなんのことを表しているのかわからない略語が多くあります。今回いいまとめを見つけたので、日本語にして少しだけわかりやすくしたいと思います。https://www.kaggle.com/getting-started/38187略語は初心者では何のことかわからずやる気を削ぐ原因となると思います。KaggleをやっているとよくLBやCVを見かけます。LBはリーダーボードつまり提出したみんなの結果を閲覧できるところです。LB(0.287)とかカーネルで見るのは提出したスコアが0.287ということです。CVはクロスバリデーションつまり交差検証です。トレインデータをさらにテストデータとトレインデータ(交差検証用のデータ)に分け、モデルを構築したあと交差検証用のデータを使ってモデルの精度の測定をします。普通KaggleのコンペではLBでテストデータの30%や10%ほどのデータによる成績しかみられません。最終結果ではもちろんテストデータの全てを使ったスコアが出され、それによって最終順位が決まります。LBでいい成績を残せていてもそれはテストデータの一部のデータに過学習した結果である場合があるためにCVの値の方が信頼される場合があります。Prediction」のコンペでLBに過学習して結果をみんな用いて最後にCVの値を信頼していた人がいい順位におどり出るということがありました。モデルを構築したあともそれを適切に評価しなければ本当にいいものはできないと思います。略語リスト以下に略語とその英語、日本語があるなら日本語バージョンを書きます。詳細は自分で調べてください。機械学習の勉強のためにKaggleをやっていて思うのは、とにかくみんな向上心が強いし優しいなと思います。みんな賞金よりもいかにして素晴らしいアプローチをするかに関心があるようです。初心者の私がくだらない質問をしても教えてくれます。カーネルにコメントやディスカッションに参加すると拙い英語でも反応がもらえます。いうコミュニティーだとやる気が出てきます。これからも頑張っていきます。こんな記事も人気です♪KaggleチュートリアルTitanicで上位3%以内に入るには。(0.82297)まだ機械学習の勉強を初めて4ヶ月ですが、色々やってみた結果、約7000人のうち200位ぐらいの0.82297という記録を出せたので、色々振り返りながら書いていきます。必要とするライフサイエンス・生物学研究者向けのソーシャルメディアです。