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初手が爆速になるフレームワークを作ってコンペ設計した話
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Yamaguchi Takahiro
November 30, 2019
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初手が爆速になるフレームワークを作ってコンペ設計した話
Yamaguchi Takahiro
November 30, 2019
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Transcript
初手が爆速になる フレームワークを作って コンペ設計した話 2019/11/30 分析コンペLT会 @かぐるーど
Hello! 山口貴大 twitter @nyker_goto atma(アートマ)株式会社 取締役 / DS / ふろんと
/ ばっくえんど / いんふら 京都大学大学院 最適化数理卒 SGDが好き Kaggle Master kaggle.com/nyk510 2
3 とつぜんですが
4 atmaCup ご存知ですよね?
#atmaCupとは atma株式会社が主催するオンサイトデータコンペ https://atma-cup.atma.co.jp • 実際に会場に集まり、準備されたデータをテーマに沿って 分析・予測を行いその精度を競うイベント • 全員で一斉にスタートし短い時間で決着するため参加者のスキ ルがオンラインのデータコンペより強く結果に表れます。 5
atmaCup#2@11/23 • #2(第3回) 全参加者: 39人 • カレーさんを筆頭に強い人がいっぱい来てくれた!! ありがとうございますmm • paoさんがshape-upで優勝!
6
#atmaCupとは atma株式会社が主催するオンサイトデータコンペ https://atma-cup.atma.co.jp • 実際に会場に集まり、準備されたデータをテーマに沿って 分析・予測を行いその精度を競うイベント • 全員で一斉にスタートし短い時間で決着するため参加者のスキ ルがオンラインのデータコンペより強く結果に表れます。 7
#atmaCupとは atma 株式会社が主催するオンサイトデータコンペ https://atma-cup.atma.co.jp • 実際に会場に集まり、準備されたデータをテーマに沿って 分析・予測を行いその精度を競うイベント • 全員で一斉にスタートし短い時間で決着するため参加者のスキ ルがオンラインのデータコンペより強く結果に表れます。
8 短い時間で決着するため
#atmaCupとは atma 株式会社が主催するオンサイトデータコンペ https://atma-cup.atma.co.jp • 実際に会場に集まり、準備されたデータをテーマに沿って 分析・予測を行いその精度を競うイベント • 全員で一斉にスタートし短い時間で決着するため参加者のスキ ルがオンラインのデータコンペより強く結果に表れます。
9 時間がないのです
時間がない戦い × オンサイトコンペはとにかく時間がない atmaCup: 8時間弱 × 時間が短い分初手の動きがとても大事 短い時間の中での立ち回りが重要 × 将棋で言うところの「研究」でほぼ決まる
10
11 そこで 初手爆速のため (主には仕事用ですが)
12 Myライブラリ を作っています
13 お前はコンペ出ないやろ という声が 聞こえそうですが
14 実はコンペ作る側の メリットもあるのです (後で説明します)
15 Vivid っていう 名前です 一応 pip でも install できます pip
install git+https://gitlab.com/nyker510/vivid
SaleS Point!! 爆速!! 初手はVividで決まり 居飛車穴熊ぐらい堅い Baselineモデルができる 16
17 初手(開始30分ぐらい)でこれができます 特徴量 • 指定カラムの Count Encoding • 指定カラムの OneHotEncoding
• 集計系の特徴量 モデル • Single Model (LightGBM/XGBoost/RandomForest…) • Optuna での parameter tuning • Seed averaging • 上記モデルのEnsemble・Stacking (Ridge/LightGBM/XGBoost)
18
• 必要なことだけ書く API 特徴・モデルのロジックと関係性にだけ 集中できるような設計 • テンプレート的な特徴作成の提供 • スタッキング・アンサンブル対応 Features
!! 19
20 たとえば: XGBoost
21 実体はこれ パラメータと使うモデルのクラス指定のみ
22 1.学習モデルを fold ごとに保存 2.Fold ごとの feature importance 3.Log と
OutOfFold, そのスコアの保存 やってくれること
23 大枠は Base Class で定義 • Fold ごとの学習・予測 • target/input
の scaling • Early Stopping • Optunaでのチューニング • Metric・feature importance の出力 ...
24 色々Stacking
25 色々Stacking 1. XGBoost 2. Optuna で tuning するXGBoost 3.
SeedAveraging するXGBoost 4. 1~3+特徴量のstacking + Optuna で tuning する Ridge 5. 1~3+特徴量のstacking する XGBoost 6. Stacking モデルのアンサンブル
26 モデルごとに学習時 のデータを保存 • Metric • 重要度 • Optuna log
• Foldごとのmodel
27 Good Points • 共通部分の見える化 そのプロジェクト固有のコードと汎用部分を意識して コーディングするようになるので自ずと見やすくなる • Version 管理できる
昔のプロジェクトでも問題なく使える 改良部分がわかりやすい(コピペだと何が良くなったかわから なくなりがち) • テストが容易 (GitlabCI で master merge ごとにテスト)
28 ちょっとコンペの 話に戻ります
29 コンペ開催に 必要なことって なんでしょう
• データの選定 • 課題の設計 • システムの作成・運用 • 会場の用意 • 募集などの広報
30
• データの選定 • 課題の設計 • システムの作成・運用 • 会場の用意 • 募集などの広報
31 < 今からはこの話
32 課題の設計 大きく分けると3要素 1. Target の設計 2. train/private/publicの設計 3. 予測がどのぐらいできるかの見積もり
課題設計: 大きく3つの要素 Targetの選定 • そもそもどのカラムを予測する? 加工はいらない? • 回帰? 分類? Train/Public/Private
の設定 • 時系列で切る? ユーザーIDで切る? 何も考えないで切る? 実際に解いたときのスコアの見積り • ほんまに予測できるの? privateで破綻してたりしない? • 予測が無理だと「コンペとしては」成立しない (仕事ならわからないでもOKだけど) 33
atmaCup#2の場合 Target候補: 16種類 • アンケートのカラム (x5) • コンディション (atmaCup#2で採用したもの含む) 切り方
(train/private/public)候補: 6種類 • User で分離する・時系列で分離する・testの割合 モデル: 10種類ぐらい • みんな本気で来るのでモデリングも手は抜けない… 34
課題の設計 Target候補: 8種類ぐらい • アンケートのカラム (x5) • コンディション (atmaCup#2で採用したもの)... 切り方
(train/private/public)候補 6種類ぐらい • User で分離する・時系列で分離する・割合 モデル: 5種類ぐらい • みんな本気で来るのでモデリングも手は抜けない… 35 16x6 = 96種類のデータセットに対して 特徴量とモデルx10を作成して Target と切り方ごとに性能評価 やらなあかんこと
36 ふつうにやったら 管理で死ぬ
そこでVivid!! 37
Vividを使ってよかったこと!! • 爆速でのモデリング • データが変わっても対応しやすい コンペのような train/test のsetが変わる条件に強い • ログが勝手に残る安心感
どの条件でスコアがどのぐらいかの振り返りが容易 • Gitで管理しやすい atmaCupのコードだけ管理すればOK 38
イケてないこと • バグを踏みがち オレオレフレームワークだからね… • 柔軟性に乏しい(ちょっともりもりにしすぎた Kaggleで使うのは向いてないかも とはいえ実務ではメリットが上回るかなとも思ってます • ドキュメント、なし!!
テストはすこしあるので許してほしい まだまだ未熟なのでコメントとかもらえるとめっちゃ嬉しいです 39
まとめ • Vividで初手は爆速になる 学習条件が変わるような設定のときもめっちゃ便利 • 拡張に若干難あり 普通と違うことは作りにくい • バランス取れた設計にしていきたい 40
41 さいごに
12月頃には詳細のアナウンスができるかも?! atmaCup #3
THANKS! Arigato Gozaimashita !! 43