Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
SIGNATE ソニーグループ合同データ分析コンペティション(for Recruiting)...
Search
Hiroki Yamaoka
June 23, 2022
Science
1
450
SIGNATE ソニーグループ合同データ分析コンペティション(for Recruiting) 3rd Place Solution
SIGNATE ソニーグループ合同データ分析コンペティション(for Recruiting)の表彰式での3位解法プレゼン資料です。
Hiroki Yamaoka
June 23, 2022
Tweet
Share
Other Decks in Science
See All in Science
データベース04: SQL (1/3) 単純質問 & 集約演算
trycycle
PRO
0
870
データベース11: 正規化(1/2) - 望ましくない関係スキーマ
trycycle
PRO
0
680
MoveItを使った産業用ロボット向け動作作成方法の紹介 / Introduction to creating motion for industrial robots using MoveIt
ry0_ka
0
510
マウス肝炎ウイルス感染の遺伝子発現へのテンソル分解の適用によるSARS-CoV-2感染関連重要ヒト遺伝子と有効な薬剤の同定
tagtag
0
120
[第62回 CV勉強会@関東] Long-CLIP: Unlocking the Long-Text Capability of CLIP / kantoCV 62th ECCV 2024
lychee1223
1
950
機械学習 - DBSCAN
trycycle
PRO
0
920
学術講演会中央大学学員会府中支部
tagtag
0
280
Agent開発フレームワークのOverviewとW&B Weaveとのインテグレーション
siyoo
0
280
Symfony Console Facelift
chalasr
2
460
機械学習 - SVM
trycycle
PRO
1
860
安心・効率的な医療現場の実現へ ~オンプレAI & ノーコードワークフローで進める業務改革~
siyoo
0
260
生成AI による論文執筆サポートの手引き(ワークショップ) / A guide to supporting dissertation writing with generative AI (workshop)
ks91
PRO
0
510
Featured
See All Featured
A Tale of Four Properties
chriscoyier
160
23k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.6k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
43
7.6k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
1.9k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
695
190k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
48
2.9k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
181
54k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
329
21k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
42
7.4k
Writing Fast Ruby
sferik
628
62k
Navigating Team Friction
lara
187
15k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
36
2.8k
Transcript
SIGNATE ソニーグループ合同データ分析コンペティション(for Recruiting) 3rd Place Solution
⾃⼰紹介 Ø名前:yayaya Ø関⻄学院⼤学⼤学院 M2 Ø興味:データベース×機械学習(NLP) ØMLコンペが最近の趣味(Kaggle Amexに参戦中) twitter
今回の結果 n 実は5位で上位の失格or辞退で繰り上げ3位(賞品が実⽤的なヘッドフォンになって少し嬉しい) Private LBの順位
今回のコンペで難しいと感じた所 n 時系列データなのに、過去や未来の特徴量があまり効かない n 配布データの特徴量の種類が少ない(⼤気物質濃度+気象情報は実質9種) 以上を踏まえて今回上位に⾷い込むには… Øtargetであるpm25_midをリークをしないように時間的・空間的にうまく 集約することがキモのひとつだったと思います 空間
時間
使⽤したモデルとCV Strategy モデルは⼀貫してLightGBMを使⽤ n Model:LightGBM(seed averagingの結果を提出) n Split:GroupKfold(group=City, n_splits=10)
Ø StratifiedGroupKfold(label=Country,group=City,n_splits=10)でも良かった n CV:20.54 Public LB:20.06 Private LB:20.05
作成した特徴量 n target以外 Ø 配布データそのまま(カテゴリ変数はlabel encoding) Ø mid min
maxの同⼀特徴量内での差分(ex. 〇〇_mid - 〇〇_min) Ø 各特徴量のmidをSavitzky-Golay Filteringで平滑化した特徴量,さらに1次微分と2次微分のlag特徴量 Ø 各特徴量のzero or not Ø CityとCountry単位での観測地の数と観測回数(個⼈的推し) Ø co,no2,so2の内どれが最⼤かを表すカテゴリ変数 Ø City間の距離 n targetの集約 Ø 各Countryのpm25_midをdate,month,year単位で各種統計量に集約 Ø 各Cityからの距離がk近傍内にあるCityのpm25_midを各種統計量で集約 Ø 各Cityからの⼀定距離内にあるCityのpm25_midを各種統計量で集約 p targetの真値とtargetの予測値の差分の絶対値をlightgbmで予測し,その予測値を特徴量に 次スライドで⼀部をもう少し詳しく説明
⼀定範囲内のtargetを集約 ⼀定距離で集約 (100mile毎に1000mileまで) 近傍で集約 (4近傍から15近傍まで) n 空間的に近い都市は似たpm25_mid値であるはず(空間近接性) Ø 2種類の集約⽅法を採⽤
-> Private LBが約0.3改善
targetの差分予測特徴量の作成 真のpm25_mid pm25_midの予測値 予測 差分の絶対値 予測 差分の絶対値の予測値 Private LB
0.06改善 n 気持ち的にはpm25_midの外れ値度合いを表せる これによりtestにも 差分特徴量が作成できる
個⼈的推し特徴量 City&Country単位での観測地の数と観測回数(Private LBが約0.03改善) ① 国の経済活動が⼤きいと⼤気汚染が問題になりがち ② ⼤気汚染が問題になる国は環境問題を改善するために積極的に観測を⾏うはず ①はGDPや⼈⼝など外部データで考慮できるが、使わずに②も考慮できるのではないかと思い、 やってみたら実際少し改善したので個⼈的に⼀番テンション上がった
運営さんがデータを加⼯する段階で⼈為的に観測地や観測値を削除していた等の場合、仮説が成り⽴たず、 仮説通りに効いたかの真偽は不明…(効いたのでヨシ!!) 観測地マップ
Optunaによるハイパラ探索 n OptunaのLightGBMTunerCVで主要なハイパラを探索 num_leavesを⼤きくとるとかなり効いた (RMSEがPrivate LBで0.05改善)
今回改善に寄与しなかった取り組みの⼀部 ※あくまで⾃分の環境では効かなかっただけなので無駄という意味ではないです n ガウス過程回帰による空間上のtarget分布の推定 n kmeansで推定したクラスタでtargetを集約(空間類似性) n ⼀定範囲内のtarget以外の特徴量の集約 例:クラスタ数20でクラスタリング
Best Private Scoreの推移 コンペ初⽇4/13 rmse=20.85 6/1 rmse=20.04 約1ヶ⽉熟成 22
submissions 67submissions
反省点 n コンペ終了までTOP1~4位ぐらいまで圧倒的スコアだったので、 軽微な改善を後回しにしていたのが今回の敗因 ØStacking等のモデルアンサンブル Ø外れ値除去等の丁寧な前処理 最後まで何が起こるか分からないのでやれること些細なことでも 時間があるならやっておくべきという教訓を得た
最後に 競ってくれた参加者の⽅々と、⾯⽩いコンペの開催と 運営をしてくださったSignateの⽅々に感謝いたします。 ありがとうございました!!!