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了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seab... 了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn(データセットの取得)、pandas(データの操作)、numpy cikit-learn(クロスバリデーションと精度評価)、lightgbm、xgboost、catboost(各モデル)が含まれます。 2 SeabornからTitanicデータセットを読み込みます。 3 データの前処理を行います。これには、カテゴリ変数のエンコーディングと欠損値の処理が含まれます。 4 LightGBM、XGBoost、CatBoostの各モデルを訓練し、4-foldクロスバリデーションを用いて評価します。 5 3つのモデルをアンサンブルし、同様に評価します。 6 各モデルの精度を比較し、最も精度が高いモデルを報告します。 まず、必要なライブラリをインストールします。 pip install sea