機械学習による株価予測 KaggleのJPXコンペを終えて - Qiita
はじめに UKIです。 Kaggleで開催されたJPX Tokyo Stock Exchange Predictionのサブミッションが終了しました。本コンペの結果が出るのは3ヶ月後ですが、記憶が鮮明なうちにコンペを終えた感想をまとめておきたいと思います。 コンペ仕様 ざっくり要約すると、 日本株2000銘柄の中から、 毎日200銘柄ロング、200銘柄ショートし、 3カ月間の日次損益のシャープを競う 運ゲーになりがちなファイナンスコンペですが、以下の点で問題設定に工夫が凝らされていると感じました。 買い入れ銘柄数を大きくすることで異常値の影響を軽減する 例えば買い入れ銘柄が少ない場合、運よくSTOP高銘柄を引き当てたプレイヤーは大きなアドバンテージを得ることになります。買い入れ銘柄を大きくすることで異常値の影響を軽減し、予測性能の実力を可能なかぎり測れるよう配慮されています。 評価指標がシ
専業Kagglerを経て、就職活動して就職が決まったのでまとめたよ｜カレーちゃん
こんにちわ。カレーちゃん（@currypurin）です。 2018年7月に、公務員から専業でKaggleをやるという決断をして、退職しkaggleをやってきました。 2019年12月くらいから、就職活動をして、4月末に就職先が決まり、６月から働くことになりました。 「完全未経験からKaggleをやって、若くもない中途での就職活動って採用されるの？」という疑問に答えるため、どのような就職活動だったか書いてみます。 なお、具体的な企業名は書いていないので、ご了承ください。 ざっくりとプロフィールや、Kaggleの戦績・大学は数学科卒 ・大学卒業後は、国税（税務署で働くやつ）に就職し、そこから出向して財務省などでも働く ・2018年6月末で公務員を退職し、「専業Kaggler」（貯金を食いつぶす生き方）になる ・Kaggleでは金メダル３つのKaggleMaster（2018年7月金メダル、20
機械学習における勾配ブースティングのアルゴリズム「XGBoost」「LightGBM」「CatBoost」の違い
データアナリスト／データサイエンティストのためのカジュアルな勉強会「Data Gateway Talk」。「GBDTアルゴリズム」というテーマで登壇した工学院大学情報学部コンピュータ科学科のYasshieeee氏は、勾配ブースティングの基本、そしてアルゴリズム「XGBoost」「LightBGM」「CatBoost」の違いについて説明しました。 趣味はWebプロ・ゲーム・マインクラフト Yasshieeee氏：場違い感がすごいですが、一応、僕は大学生です。LTには若干慣れている予感はするんですけど、大学生なりのクオリティなのでご了承ください。 題名には「XGBoostについて」と書いたんですが、そもそも最初からXGBoostのすごく深いところまでいくのは、ちょっと初心者向けではないかなと思って……。今回は、XGBoostであるGradient Boost Decision Treeのア
【Kaggle】Katibで船コンペ銅メダル
Kaggle部作りましたこんにちはNTT研究所の大嶋です． 最近社内にKaggle部を作って同僚とKaggleに勤しんでいます．この度初参加したコンペの結果が出たのでその活動報告をしたいと思います． Kaggleとはもはや説明する必要も無いほど有名ですが，Wikipediaによると ”Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。” です． KubeFlow/KatibについてそもそもKaggleに参加しようと思ったきっかけは，私の開発するKubeflow/Kaitbの実験場として最高だと思ったからです．Katibは機械学習におけるハイパーパラメータチューニングを簡単かつ効率よく行うことを 目的としたOSSであり，私はメンテナの一人として活動しています．Katibの詳
わかった気になれるKaggle入門 - Misoca開発者ブログ
こんにちは。 開発者ブログに初めて投稿します。id:toyoshi です。 先週Misoca社のSlackの褒めチャンネルを紹介しましたが、私があそこで褒められたことがあるのは「Zoomでスペースを押してる間ミュートが解除されるようになるオプションを教えた」「アンケートの質問を考えるのが早い」の2点です。本来の仕事の方でも褒められていきたいです！ さて、今回のエントリでは先日社内で開催したKaggleの勉強会の内容を紹介します。やったことがないと難しそうなイメージのあるKaggleですが実は入門だけなら知識ほぼ0でも大丈夫なのです。このエントリを参考にぜひ入門してみてください。 今回のゴール Kaggleでアカウントを作り、コンテストに参加して、予測を提出するところまでを目指します。 環境の準備なし、プログラミングなし、統計の知識なしでKaggleの予測提出までの流れがわかるようになってい
＜実践＞はじめてのKaggle体験記 - kurupicalのブログ
機械学習を勉強し始めて１年が経ちました。 そろぞろ何か一つ目に見える実績を上げたいと思いたち、 ５月から８月までHomeCreditというKaggleのコンペをやっていました。 Home Credit Default Risk | Kaggle 最終的に、7198人中62位で終わることができました！ Kaggleをやってみようかなと思っている人向けに、自分の体験記を残しておこうと思います。 わからない用語は、Kaggle Words For Beginnerを参考にしてください。 もくじ スペックと前準備 コンペ内容の確認 コンペ参加 感想 0. スペックと前準備 スペック 文系卒(数学は好き) SIerでCOBOLとjavaを５年→業務で機械学習1ヶ月(研修みたいなもの) 個人でちゃんと勉強した本（ちゃんと＝写経した≠理解した） ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学
第2回：「Kaggle」の面白さとは--食品宅配サービスの購買予測コンペで考える
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 今回は、筆者がKaggleで準優勝した「Instacart Market Basket Analysis」というコンペについて話します。食料品の配達サービスを提供するInstacartのデータを活用して、ユーザーが次に購入する商品を予測するというものです。このコンペは2017年5月16日～8月14日の3カ月にわたって開催されました。 Instacartという企業について Instacartはオンラインで商品（食料品）を注文すると、最短1時間で自宅に配達してくれるサービスを提供している米国の企業です。こう書くとネットスーパーのように聞こえますが、正確に言えば買い物代行サービスであって、Instacart自身は在庫を持っていません。フードデ
Kaggleで使えるpandasテクニック集 - 天色グラフィティ
PythonでKaggleなどのデータ分析を行う際、pandasでゴリゴリ作業をすることが多いかと思います。 最近知って「めっちゃ便利やん！」ってなったものをまとめておきたいと思います。 全部の関数にドキュメントへのリンクを付けたので参考にしてください。 今回も検証にはTitanicのデータセットを用います。また、文中でのdf.hoge()はpandasのDataFrameのメソッドであることを、pd.hoge()はpandasの関数であることを表します。 df = read_csv('input/train.csv', index_col=0) print(df.shape) df.head() 最低限押さえておきたいやつら まずはここから。 10 Minutes to pandas よく使うやつら。詳しい解説は省略するので、ドキュメントのリンク先を見てください。 関数 内容 リンク d
Kaggle入門 Porto Seguroコンペ Part.1 (イントロ～GCP登録)
１から環境を構築して、Kaggleの実際のコンペでサブミットまで紹介する動画その1 ※一発撮りのためコメントいただいても本シリーズでは反映できません。 動画のコードはこちら https://github.com/tkm2261/kaggle-youtube-porto/ 全編プレイリスト https://www.youtube.com/playlist?list=PLkBjLQIGEjJnbde-czDnP9kvF9-Um5q6Q 【動画内で言及したリンク】 ・【プログラミング】テトリスを1時間強で作ってみた【実況解説】 http://www.nicovideo.jp/watch/sm8517855 ・Kaggle boschコンペ振り返り https://www.slideshare.net/hskksk/kaggle-bosch-presentation-material-fo
/ - Kaggler-ja Wiki
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