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CA x atmaCup 2nd, 5th Place Solution

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December 08, 2020

CA x atmaCup 2nd, 5th Place Solution

「#7 CA x atmaCup 2nd 振り返り回」での発表資料
https://atma.connpass.com/event/198237/

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u++

December 08, 2020
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Transcript

  1. CA × atmaCup 2nd 振り返り会 5th Place Solution ~チームマージ後の戦略を 中⼼に~

    チーム: pao++ (u++ & pao) 2020年12⽉10⽇ 1
  2. チーム紹介 public 4位 -> private 5位 u++: https://twitter.com/upura0 pao: https://twitter.com/pppaaaooo

    2
  3. 最終的なベスト お互いの予測値の重み付き平均 u++: StratifiedKFoldで学習したLightGBM (public lb: 0.3015, 7位相当) pao: Timesplitで学習したLightGBM

    (public lb: 0.2859, 13位相当) u++が使っている未来系特徴は最終⽇に近づくほど⽋損が増 える/paoさんのモデルの⽅が最終⽇に近づくほど性能が⾼い ので、最終⽇に近づくほどpaoさんの重みを上げている (public: 0.3072 -> 0.3089, 4位相当) 3
  4. 順位の変遷 4

  5. チームマージ前(u++) 類似コンペのKaggle「TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge」の1位解法を参考にしつつ、1100程度 を作成 StratifiedKFoldで学習したLightGBMが、CV: 0.3736、LB: 0.2427

    と過学習気味 (macbook pro RAM 16GB で取り組んでいた) 5
  6. チームマージ前(pao) Timesplitで学習したLightGBM(最後1週間をValidに)で、 CV: 0.2460、LB: 0.2319 特徴量を作成しCVを確認しながら追加し、100程度 「特徴量を追加してもCVが下がってばかりで苦戦している」 -> 順位的には上にいたが過学習に苦しんでいたu++と、 特徴量のアイディアを欲していたpaoさんの利害が⼀致した

    6
  7. チームマージ後の戦略 . Slack に private channel を作成 . お互いの取り組みを簡単に共有 .

    予想通り⽅向性がある程度異なっていたので、アンサンブル に期待しつつ、多様性を保ちながら互いのモデルを育ててい くことに . バリデーション、特徴量、ハイパーパラメータなどの気付き は積極的に議論 7
  8. サブミット回数 ⽔曜夜のチームマージ時点で残り32サブ(23サブ消化) 最初にサブミット回数について確認 ひとまず1⼈10サブくらいは⾃由に 残りはアンサンブル? ⾦曜朝に2⼈ともLB: 0.264に到達 アンサンブル上げ幅の確認のため平均を提出し、LB: 0.280(相関は0.836) 改めて個々のモデルを伸ばす⽅針に(残り20サブ)

    終了までどれくらい時間が使えるか、いつ最後のアンサ ンブルをするかも確認 8
  9. モデルの改善(u++) paoさんのアドバイスに沿って、trainとtestで解離しがちな特徴量 を除いていくことでLBが向上 たとえば「⽇付の day 部分を抽出した特徴はtestの期間が8 ⽇間しかないので危険かも」など 1⼈で取り組んでいると気付きづらい点を指摘してもらった 具体的には特徴量を10個ほど削除することで、⼀気にLB: 0.2643

    -> 0.2996 (チームマージで決意を固め、GCP RAM 128GB に課⾦) 9
  10. モデルの改善(pao) u++側で効いていた特徴量のアイディアを活⽤ ユーザ単位で次の imp_at との差分など、未来特徴量 詳細はDiscussion参照(参加者のみ) https://www.guruguru.science/competitions/12/discussions/81f b3840-8902-4def-905f-a9a246f9aa39/ 10

  11. 未来特徴量の⼯夫 trainとtestでは期間が異なるので、同じように作るとtrainと testで解離が発⽣ trainの最初の⽅では、次の imp_at が14⽇後というデ ータが存在するが、testは8⽇間しかない testの最終⽇は、最⼤でも24時間後のデータ ⼀定の期間以上のデータを null

    に置換すると解離が防 げる⼀⽅で、情報量が落ちる testの⽇付分の8モデルを作成(LB: 0.2705 -> 0.2869) 初⽇モデル: 8⽇後以降は null 、2⽇⽬モデル: 7⽇後以 降は null 、、、最終⽇モデル: 24時間以降は null 11
  12. ⽇付別モデルの⽐較 12

  13. Date Weight Ensemble paoさんモデルの⽅がtest後半に強くなると想定した重み付き平均 (LB: 0.3072 -> 0.3089) pao_weight =

    { '2020-06-27': 0.1, '2020-06-28': 0.18, '2020-06-29': 0.26, '2020-06-30': 0.33999999999999997, '2020-07-01': 0.42000000000000004, '2020-07-02': 0.5, '2020-07-03': 0.58, '2020-07-04': 0.66 } ※ 重みは適当だが、late subしても超えられず 13
  14. まとめ CA × atmaCup 2nd の 5位解法の紹介 paoさんとのチームマージ後の戦略を中⼼に 14