Kaggle の変更点

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*概要 [#c43ddad8]
-予測コンテスト
-[[レーティングは非連続に存在>https://www.kaggle.com/progression]]
--Novice, Contributor, Expert, Master, and Grandmaster.
--実質Expertからが勝負
-Kaggleのすすめ
--https://www.rco.recruit.co.jp/career/engineer/blog/kaggle-bosch/

*レーティング分布 [#kcda5b70]
|Grandmasters|88|
|Masters|826|
|Experts|2,220|
|Contributors|44,776|
|Novices|7,384|


*アルゴリズム [#ma83e5e6]
LightGBM


*正しい得点遷移 [#d2d2791a]
The WRONG way to significantly improve your models:
 
• Different architecture
• Hyperparameter tuning
• Bigger ensemble
 
The RIGHT way:
 
• Thorough EDA
• Meticulous error analysis
• Robust model evaluation
 
Spend your time on the 100%+ gains, not the 1% gains.
 
kaggle弱い人あるあるで草
 
理想的なスコアの推移って
10→20→30→40→41→42→43→44→44.5→..
みたいな感じなんだけど、
 
データを見る力がないとハイパラとアーキテクチャtuningぐらいしか出来ないから、
10→11→12→13→14→14.5→...
みたいな推移になる、という問題が良く指摘されてる
 
 
現実的な話をすると
 
× 10→20→30→40
〇 10→10→20→20→20→30→30→30→30→30→40
 
なんだけど、まあ何であれ10→11とかは最後までやらずに残しておいた方が良い
 
ただ、金メダル圏の一番下位と銀メダル圏の一番上位は競争が激しくて
 
「あかん、どんな手段を取ってでも43→44をやらないと負けてまう😡😡😡」
 
みたいな感じになりがちなので、チューニング/アンサンブルをガチる必要は当然ある。（一方、1~3位は40→50を発見してたりする。）