企業や組織が抱えるさまざまな課題を機械学習のコンペティションという形で共有し、データセットを提供しています。優秀な解決を生み出したデータサイエンティストには賞金が与えられることもあります!世界中のデータサイエンティストが切磋琢磨し、最高のソリューションを日々生み出しています。現在では以下のようなコンペティションが開催されています。肺のDICOM医療画像から肺がんの発生を予測するコンペティションです。衛星画像からの地表状況判断を自動化するコンペティションです。漁船から撮影された画像を元に魚とその種類を判別するコンペティションです。Bank)は、2016年10月26日から12月21日の期間、製品リコメンドに関するコンペティションをKaggle上で開催しました。残念ながらその期間私は実際の案件対応のため最終的なリコメンドロジックを応募することができませんでした。このコンペティションでは、過去18ヶ月間に顧客に提供された商品と顧客の購買データをもとに、追加された新製品に対する顧客の反応を予測することが目的になっています。顧客が次に何を購入するのか?顧客の今のニーズを満たす製品を適切にリコメンドできるように、顧客の行動を理解しようとする企業が増えています。リコメンドが適切に行えるのであれば、競合他社よりの優位に立ち、顧客ニーズを理解しロイヤルティを高めることが可能になります。課題解決のための戦略コンペティションの直接的な目標は、翌月に提供される新製品に対して、顧客が購入するか、しないかを予測することです。分類するという手法に落としこむことができます。異なる製品は異なるパラメータの影響を受けます。収入や年齢によって影響を受けるものもあれば、顧客セグメンテーションや性別などによって影響を受けるものもあります。従って私はモデルを作成する前に、各製品の最も重要な機能を選択するためのプロセスを組み込むことにしました。それぞれのモデルは、製品によって異なる挙動をとります。従って製品ごとに最も良いモデルを選択することが重要です。私は一般的な分類モデルのうち10個をテストし、最終的に製品ごとに最も良い精度を出すモデルを選択するようにしました。最後にアンサンブル(複数モデル)を使用します。アンサンブルを使用することによって精度は明確に向上することが、多くのコンペティションの結果わかっています。通常コンペティションの上位入賞者はアンサンブルを組み込んでいることが一般的です。従って私もアンサンブルを使用することで精度を向上させるようにします。ここでのアンサンブルとは、複数のモデルを使用し、それぞれのモデルから導かれた予測を結合して、最終出力の精度を向上させることを意味しています。今回はAnacondaを使用します。Anacondaはデータサイエンティストに最適化されたPythonツールセットで、100以上の有名なデータサイエンス用パッケージを含む、720以上のソフトウェアパッケージが提供されています。Scalaを使用することができるのですが、今回はPythonを使用することにします。Anacondaをダウンロードします。Pythonのバージョンは3.6にします。ファイルをダブルクリックし、画面の支持に従ってインストールします。Navigatorを起動してください。起動すると以下のような画面が表示されます。Notebookを使用するためのノートブックサーバを起動することができます。アイコンを選択します。Notebookの画面がブラウザ上に開いたら、ローカルホスト上のファイルにアクセスすることができるようになります。これでデータファイルや、過去に作成したノートブックを開くことができるようになります。クリックして、新規ノートブックを作成します。リストには既にインストールされているカーネルが一覧表示されており、自分の使用したい環境を選択することができます。新規ノートブック作成直後の画面は以下のようになっています。Pythonが組み込まれており、既に多くのパッケージがインストールされています。後々エラーなどで悩まないように、まずは全てのパッケージを更新することをおすすめします。全てのパッケージは以下の手順で更新します。コマンドを実行します。コマンドを実行します。コマンドを実行します。いうコマンドを実行します。上で作業を進めていきましょう。この記事の中で使用するパッケージは以下のものです。RFEデータの準備データの読み込み提供されているデータファイルを読み込みます。LABの情報を逃さずチェックしよう!メールアドレスを登録すると記事が投稿されるとメールで通知します。※登録後メールに記載しているリンクをクリックして認証してください。Tokyoに、弊社木内が登壇致します。LABの情報を逃さずチェックしよう!メールアドレスを登録すると記事が投稿されるとメールで通知します。※登録後メールに記載しているリンクをクリックして認証してください。