- 第2章以降のサンプルコードの入力データ
- KaggleのPrudential Life Insurance Assessment を参考にし、保険引受データを想定した人工データ。データの生成はシンプルで、現実のデータと比較してデータの背景にある構造が単純になっている。
- 学習データ・テストデータともに10000行
| 列名 | 内容 |
|---|---|
| age | 年齢 |
| gender | 性別 |
| height | 身長 |
| weight | 体重 |
| product | 商品種類 |
| amount | 保険金額 |
| date | 申込日 |
| medical_info_a1/a2/a3 | 医療情報 連続変数 |
| medical_info_b1/b2/b3 | 医療情報 連続変数／カテゴリ変数 |
| medical_info_c1/c2 | 医療情報 連続変数／カテゴリ変数 |
| medical_keyword_1-10 | 医療情報 バイナリ変数 |
| target | 目的変数（二値） |
- KaggleのTitanic: Machine Learning from Disaster のデータを保存して下さい。
（ch01-titanic/train.csv, ch01-titanic/test.csv となるように保存して下さい。）
- 複数テーブルの結合を説明するための入力データ
- 時系列データの処理を説明するための入力データ