Gratificationコンペに参加します。【コード】まずは、訓練データとテストデータのサイズを確認します。次は、分類の目的変数であるtargetの個数を確認する。sns.countplot(df_train["target"])1sns.countplot(df_train["target"])“0”,”1′′ラベルの個数は両方ともだいたい同じであるようだ。int64)欠損値はないことがわかった。各説明変数の分布はどうなっているか確認する。1],"0","1",feature_name_list,64,4)256個のグラフが出力されるが、数が多すぎるので、その中の一部を示す。上の4つのグラフのうち、右から2番目のwheezy-copper-turtie-magicという変数の分布は他のグラフと比べて形が大きく異なる。実は、この変数以外の255個の変数はだいだい0周辺に値が集中している分布だ。target=0とtarget=1との分布の違いは見られなかった。