kaggle Feedback Prize 2022 上位解法まとめ
はじめに 学生の書いたエッセイの評価予測を行うFeedback Prize 2022というkaggleコンペが2022/8/24まで開催されていました。 コンペ終了後に公開された上位チームの解法からたくさん学びがあったので、備忘録も兼ねてまとめていきたいと思います。 コンペ概要 米国の小学6年生〜高校3年生の学生が書いたessay（小論文）が"Effective（効果的）"、"Adequate（適切）"、"Ineffective（効果的ではない）"のどの評価であるかを予測するモデルの精度を競うコンペでした。 ただし、このコンペではessayごとではなく、essayを構成するdiscourse（談話）ごとの評価を予測します。 discourseにはそれぞれLead(導入)、Position(立場)などのdiscourse_typeが1つ与えられており、予測時にはこの情報を使用することができま
Kaggleコード遺産 - Qiita
この記事はどんな記事なのだ？ こんにちはなのだ、kaggle masterのアライさんなのだ。 この記事はkaggle advent calendar 2019 その1の13日目の記事なのだ。 前日はu++さんのKaggle Days Tokyoの記事なのだ。アライさんも参加したかったのだ。 明日はtakapy0210さんの学習・推論パイプラインについてなのだ。楽しみなのだ。 Kagglerの間では連綿と受け継がれる便利関数がいくつかあるのだ。アライさんはそれをKaggleコード遺産と呼ぶことにしたのだ。この記事ではKaggleコード遺産の紹介とその出処の検証1を行おうと思うのだ。面白かったら是非upvoteしてくださいなのだ。 さあKaggleパークの冒険に出発なのだ！ おことわり 今回の記事はPythonコードに限った話になってしまったのだ。KaggleのNotebookではRも使える
Kaggle Wheatコンペからの学び 〜 物体検出コンペで当たり前に行われている（っぽい）こと - オットセイの経営日誌
先頃、KaggleのGlobal Wheat Detectionコンペに参加しました。 大学の研究・仕事を通じてこれまで画像データに触れることがあまりなかったのと、エールビールが大好きな自分としては小麦を眺めているだけで幸せな気分になれたことから、参加することにしました。 結果は、コンペ終了直後時点で、2270の参加チーム中、138位でした。 （注：本コンペは、ライセンス問題に伴いコンペ終了直後の順位がどの程度確定的なものか不明瞭なので、「コンペ終了直後時点で」と書きます。別記事でライセンス問題については触れるかもしれません。） ただその実態は、人様のNotebookをコピー＆ペースト＆継ぎ接ぎ、Discussionのアイデアを目を皿のようにして読み込んでパクる、の連発だったので、良い意味で自分の実力と言えるかは甚だ疑問です。 しかし、初めて物体検出コンペに参加し、私見ですが何が当たり前に
My secret sauce to be in top 2% of a kaggle competition
Competing in kaggle competitions is fun and addictive! And over the last couple of years, I developed some standard ways to explore features and build better machine learning models. These simple, but powerful techniques helped me get a top 2% rank in Instacart Market Basket Analysis competition and I use them outside of kaggle as well. So, let’s get right into it! One of the most important aspect
Santander Product RecommendationのアプローチとXGBoostの小ネタ
Jack (Japan)
【Kaggleのフォルダ構成や管理方法】タイタニック用のGitHubリポジトリを公開しました - u++の備忘録
はじめに Kaggleのタイタニック GitHubリポジトリ 執筆の経緯 大まかな方針 参考にした情報 フォルダ構成 configs data input output features logs models notebook scripts utils 計算の実行 Git管理 おわりに はじめに 本記事では、Kaggle用フォルダ構成や管理方法について、現時点での自己流の方法をまとめます。「現状自分はこういうやり方を試している」という話なので、よりよい方法などあれば、ぜひTwitterなどで教えてください。 具体例がないと抽象的で分かりづらいと思ったので、Kaggleのタイタニックを題材にしました。GitHubのリポジトリも公開しています。 Kaggleのタイタニック Kaggleのタイタニックとは、Kaggleのチュートリアル的な問題として認知度の高いコンペティションです。タイタニッ
Python Logging in Kaggle - 茶番と世間体
本記事はkaggle Advent Calendar 2018の16日目の記事となります。 PythonでのLogについて、自分の経験の範囲でまとめたもの 著者[twitter:@icebee__] 目次 目次 なぜKaggleでLogを取りたいか どういう情報が欲しいか 現状の私のログ取得方法 基本 実行時間の記録 処理過程の記録 実験の記録 まとめ 参考にさせていただいた諸々 なぜKaggleでLogを取りたいか Kaggleのようなコンペティションにおいて、ログを取る目的は大きく二つ。 プログラムの実行記録。デバッグやボトルネックの発見のため 機械学習プログラムの実行時間は長くなりがち。試行錯誤の回数を得るためにもボトルネックは把握して解消したい。 バグもエラーが出るものばかりではない。自分の意図した処理になっているのか後から確認できるようにしたい。 実験や各種試行錯誤、機械学習の学
Kaggle State Farm Distracted Driver Detection
Kaggle の画像分類コンテスト State Farm Distracted Driver Detection にて 1440 チーム中 9 位を取った際のアプローチについて。
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鳥コンペ反省会資料
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