流れで解析しやすいパイプラインを作ってみました。GradientBoostingClassifierが特徴選択において有用という感じになったようです。SVCの方面のパラメータ調整は厳密には行なっていないですが、解き方の一例として進捗を共有します。意外とアテにならないものですね。このような解析における汎化性能の評価方法、知ってる方がいれば共有願いたいです。http://datanerd.hateblo.jp/entry/2017/09/15/160742TANEO多分、交差検証の部分でランダムに選ばれているせいかどのモデルでも適合してるみたいですね。指摘ありがとうございます。部分でランダムに選ばれているせいかどのモデルでも適合してるみたいですね。指摘ありがとうございます。RandomForestClassifierがbestになりました。0.79362341])この二つ(後ろ二つ)は結構拮抗していますね。RandomForestClassifierがbestになりました。この二つ(後ろ二つ)は結構拮抗していますね。