PO3-3M 50mm F2 が届く / 2021年2月24日
ロシアのシネレンズ、PO3-3M 50mm F2 がモスクワから届く。オールドレンズでもシネレンズ系は持っていなかったので、スピード・パンクロという有名なレンズのコピー品ではないかとも言われる絵が出るらしい、PO3-3M 50mm F2を買ってみた。
真ん中がストっと落ちる(中央解像が異様に良い)感じで、今まで持ってるレンズとはまた違った傾向だ。フルサイズで使うとイメージサークルがカバーできずケラレるけど、それを差し引いても面白い感じだ。
あと、梱包箱のロシアの切手が可愛い。
最近朝起きるのが遅くなり6:30ぐらいになっていたので、今日は5:30起きに。朝1時間早く起きるだけで、一日が長くなったように感じる。毎日これぐらいの起床時間のほうが自分のリズム的には良いのだよなぁ。引き続きこれぐらいの時間に起きたい。
公園で座るような椅子が欲しくて、モンベルに椅子を見に行く。座ってみたかったヘリノックス・チェアツーの在庫はなく、他のヘリノックスシリーズもなかなか良いのだけど、きちんと座り比べしてから検討したい。
夕方、久しぶりにスカイスパへ。かつて無いほどの人混みで、テレビ放送など何かあったのかなぁ。熱いサウナ、冷たい水風呂、そしてアウフグース、整った～最高である。風呂場で話していた若者グループにもスタッフが飛んできて注意していたのも好印象。
機械学習学習日記 - 23日目
Kaggleのチュートリアルの解説本を読んで、最初のチュートリアルのタイタニックが面白そうなので挑戦する。タイタニックのデータの見方はこの本に書いてあったのでなるほど、こう見るのか(とりわけ紹介されていたpandas-profilingが便利だった)、というのを知ってしまったのだけど、本通りすすめるのではなく自分で考えないとなと、先日までPythonではじめる機械学習でやっていた方法と同じようにデータを見て、前処理、ダミー変数(ワンホットエンコーディング)、スケール変換、モデルのグリッドサーチなどなどを自分であれこれとやってみる。
色々やってみた結果、ロジスティック回帰でテストスコア0.8295になったので、このモデルの結果で本番にsubmitしたところ、スコア0.7799だった。18400位中4800位ぐらい。
ランダムフォレストではスコアが0.42ぐらいでかなり悪くて、もっと上がりそうなものなのだけど、何が悪いのかがわからない。データの理解とアルゴリズムの理解がまだまだだ。こういうのは識者になんでなんで～、と尋ねて学習できないと何が悪いか(もしくはそのヒント)までなかなかたどり着けず、自己学習だと効率が悪いのだよなぁ。
追記: 分類問題なのにRegressorを使っていた、というそもそもの間違い(まず使ったロジスティック回帰がクラス分類に使う名前がLogisticRegressionなので勘違いした)で、Classifier にしたら0.8ちょいのスコアが出るように。
