KaggleのCTR予測コンペで上位10%に入るまでの試行錯誤 - yasuhisa's blog
週末KagglerとしてavazuのCTR予測コンペに参加しました。Kaggleは機械学習版のISUCONだと思ってもらえばよいです。コンペ自体は終わっているので、late submiteであまり意味はないかもしれません、練習です。leaderboard上で上位10%以内に行けたので、そこまでの試行錯誤をメモしておきます。謎ノウハウ(?)を持っているガチ勢じゃないと上位に行けないものかと思っていましたが、基本に忠実にやればこれくらいの順位(上位7.6%)に行けましたし、他の人の工夫を垣間見えるという意味でも現場の機械学習やり始めたエンジニアにお薦めできそうでした。 参加の動機 目標感: 頑張りすぎずに上位10%以内に入る 試行錯誤 AthenaとRedashによる探索的データ解析 ベンチマークをまず超える 線形分類器でシンプルな特徴量 時系列要素を忘れていて過学習発生 特徴量エンジニアリン
今年よかった習慣: ライフログ収集および可視化 - yasuhisa's blog
データを眺めるのが好き 収集している情報 実現方法 データから分かった知見(?) 今後 年末なので、今年買ってよかったものに引き続き、今年やってみてよかった習慣について書いてみたいと思います。 データを眺めるのが好き 昔からデータを眺めるのは好きだったんですが、今年の5月くらいから自分に関するデータをとにかく収集してみました。可視化することで何か有益な視点だったり、生活の改善点が見つかるのではないか、という目的です。色んなデータを集めまくった結果、以下のようなグラフができあがります。ちょっと画像が小さいですが、毎日の歩いた歩数や体重、気温、録画した番組名、自宅マシンの負荷状況などが載っています。 収集している情報 上の画像ではとりあえずBlogに上げれるようなデータしか見せていないですが、収集している情報としては以下のようなものがあります。使用しているスクリプトで公開できるものはgithu
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