# このコンペについて
電気通信大学2021年度高度技術研修「ゼロから始めるデータサイエンティスト養成講座」の判別モデル作成のカリキュラムで用いるコンペティションです。
参加者の皆様にはこのInclassを用いて判別モデル作成について学んでいただきます。

# 設定
皆さんは大きな保険会社に勤めているとします。この会社では生命保険、医療保険、損害保険等々、様々な保険商品を取り扱っています。
会社としては当然、ある保険に既に加入している人に別の保険にも加入してもらいたいものです。そこで皆さんには次のような業務が与えられました。
・どうすれば既にある保険に加入している人が別の保険にも加入するかの調査
・どういう人に勧めれば別の保険にも加入してくれやすいかのクロスセル戦略立案
与えられたデータは、過去1年間の医療保険契約者に対して「車両保険に興味がある/ない」のフラグがついているデータです。
そこで皆さんは「医療保険契約者が車両保険に興味がある/ない」を判別するモデルを構築し、その結果を基にして「どのような顧客に対して車両保険を勧めれば効率が良いだろうか」を考えることにしました。

# データの概要

train/testの2種類のデータがある。
データの保持する列の意味は次の通りである。
Responseが目的変数であり、これはtrainデータにのみ存在する。

id：顧客の一意なID  

Gender：顧客の性別   

Age：顧客の年齢   

Driving_License：0=持っていない、1=持っている   

Region_Code：顧客の地域を表すユニークなコード  

Previously_insured：0=車両保険に加入していない、1=既に車両保険に加入している  

Vehicle_Age：車両使用年数  

Vehicle_Damage：0=過去に破損無し、1=過去に破損あり  

Annual_Premium：顧客の1年間の医療保険料負担額  

PolicySalesChannel：顧客にアプローチするチャネル（異なる代理店、郵便、電話、対面など）の匿
名化されたコード  

Vintage：顧客が当社と関わりを持った日数  

Response：0=顧客は車両保険に興味がない、 1=顧客が車両保険に興味がある