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いかにしてkaggleを解くか | threecourse's memo
Walmart2015については、CrowdFlowerのSolutionを参考にしながら、いろいろと考えながらやってました。 結局xgboostとneural netのstackingくらいしかできませんでしたが。。(38th/1047) その中で、kaggleの問題に対して”解”を出すのにあたって、どういうポイントがあり、どのように進めていくべきかの”構造”を考えてみました。 kaggle masterだけど機械学習は素人なので、突っ込みどころはいっぱいあると思います。ご指摘やこんな資料があるなど、教えていただければ助かります。 1 – 特徴量作成・管理 何だかんだいっても特徴量作成は重要で、重要な特徴量を逃すと勝ち目はないでしょう。 逆に適切な特徴量が作れれば、xgboostだけで勝てることもあるようです。(cf. Rossmann) 特徴量はN * M（N:ID, M:要素数）の数
stacked generalization - puyokwの日記
[概要] 最近のkaggle のコンペのwinning solution で、stacked generalization がよく使われています。これの元になった論文は、1992 年のWolpert さんによるものです。 triskelion さんのブログKaggle Ensembling Guide | MLWave の中でもこの手法についての説明があります。 様々な学習器を上手く組み合わせて、より精度の良いモデルを作ろうというのが基本的な考え方です。具体的には次の図のような感じです。 level 0 は、元となるデータです。またこの場合における各学習器はgeneralizer と呼ばれています。level 0 のデータにgeneralizer を適用して生成されたデータがlevel 1 のデータとなります。 その後も、同様に名づけられています。 [過去のコンペ] まずは、多層パーセプト
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