Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
ガレージ検出の非公式半教師あり学習チャレンジ
ターゲット列：
AllGarageDoorEntrancesVisible
学習データは以下のファイルにあります：
image_labels_train.csv
画像はGarageImagesフォルダにあります。
学習と評価に使用するためにラベル付けされた画像はごく一部で、未ラベルの画像がさらに多数あります。そのため、半教師あり学習が必要です！
列の説明：
ID：各画像のランダムな一意のID番号
GarageDoorEntranceIndicator：写真にガレージドアの入口が見える場合は値が1、そうでない場合は0 - [メインターゲット]
AllGarageDoorEntrancesVisible：写真に物件のすべてのガレージドアが映っていると合理的に想定できる場合は値が1、そうでない場合は0
評価
最終モデルの評価には以下のファイルを使用してください：
image_labels_holdout.csv
性能はAUCに基づきます。以下のコードを使用して、ホールドアウトデータのAUCスコアを計算してください。
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, pred, pos_label=1) metrics.auc(fpr, tpr) # 0.75
ガレージ検出システムを構築するプロジェクトですが、残念ながら（多くのプロジェクトと同じように）このプロジェクトは成功しませんでした。そこで、Google上の画像を使用してこのプロジェクトを再現しようと決めました。これは、半教師あり学習技術に取り組み、データ科学界とこのテーマについて協力する絶好の機会だと思います！
内容
以下のコードはGoogle画像から画像をスクレイピングするためのものです
2020年5月から6月まで、1 - 2か月の期間でランダムにデータを収集しました
「zillow homes ohio」、「garage」など、様々な検索語を使用してGoogle画像から画像をスクレイピングしました。
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