はじめに

• 育休中のエンジニアの私が、自宅でのウォームアップと勉強を兼ねてKaggleコンペに参加してみることにしたので、その記録を残したいと思う。
• 今回は、Kaggleの概略を知り、Begginer向けコンペへ参加することで、基本的な参加方法や使い方を理解することを目指す。

Kaggleについて

• まずは、Kaggleについて基本的な事項を確認する。

Kaggleとは何か？

• 世界中から、約40万人のデータサイエンティスト・機械学習エンジニアが集うコミュニティである。
• 特に「Competetion」（コンペ）が有名である。これは、
  • 企業や政府などが、課題を設定してデータを提供し、機械学習アルゴリズムを開発させて精度を競わせる。
  • 上位３チーム（最大５名まででチーム参戦可能。もちろん１名でもOK。）などに賞金が与えられる。
  • 入賞者は、賞金を受け取る代わりに開発したソースコードなどの権利を依頼元に委譲する。
  • 参加は無料。
  • 上位数十％の成績を残すと、その順位に応じて金・銀・銅メダルが与えられる。
  • 条件を満たすだけのメダルを集めれば、GrandMasterやMasterなどの称号が貰える（大変名誉であり、転職時などに技術力のアピールにもなる。）
    というものである。

Kernelについて

• Kaggleのコンペの特徴として、「Kernel」（カーネル）というものがある。
• そのコンペに参加するユーザが、開発したモデルやソースコード（説明つきの場合もあり）を公表する場所である。
• 初心者は、この「Kernel」で公表されたコードを見たり、触ったり、改良したりして学ぶことができる。
• 実際にコンペに挑戦してみるとわかるが、自分の思いつくアプローチだけでは精度の限界に（結構早く）ぶち当たる。
• 他の機械学習コンペと比較した時、「Kernel」を見て上級者のアプローチや工夫点を学べるのが、Kaggleの最大の強みでありメリットと言えると思う。

Kaggleコンペのカテゴリ

• Kaggleのコンペには、難易度別に以下の7つのカテゴリがある。上にいくほど難易度が易しい（5,6は別枠なので除く）。
  1. Getting Started
     • Kaggleにはじめて参加する初心者向け。半永久的に開催されており、賞金などはない。
     • タイタニックの生存予測、数字認識など。
  2. Playground
     • Getting Startedを卒業した初心者が楽しめるレベルの課題。賞金はなし、もしくは少額。
     • 犬猫分類など。
  3. Featured
     • 最もポピュラーで参加者が多い。商業目的の少し難しい課題で、それなりの額の賞金がつくものが多い。
     • 過去にメルカリの価格予想チャレンジなど。
  4. Research
     • Featuredに次いでポピュラーなカテゴリ。より実験的な問題設定で、基本賞金はなし。
     • Googleのランドマーク検索チャレンジなど。
  5. Recruitment
     • 企業の出す課題に挑戦し、主催者に履歴書を送る権利を得られるコンペ。入賞賞品は基本的に面接権。
  6. Annual
     • Kaggleが定期的に開催するコンペ
  7. Limited Participation
     • めったに行われない、privateまたは招待制で開催されるコンペ。
     • Master、GrandMasterのみが参加できるものなど。
• 公式の説明はこちら

Kaggleへの参加登録

• 早速、Kaggle公式トップページの右上「Register」からユーザ登録を行う。
• 今回は、メールアドレスから登録した。
• 登録自体はとても簡単で、数ステップで完了する。
  

Kaggleのコンペに参加

参加するコンペの選択

• 「Competition」のページを開くと、「タイタニックの生存予測」をおすすめされるので、今回はチュートリアルとしてこれにTryする。
• 

ルールの確認

• コンペには、各々で定められた「Rules」（ルール）がある。
• 「Join」（参加）にあたって、まずはこのルールの確認を求められるため、内容を読む。
• 今回のコンペでは、ざっと
  • 1人1アカウントであること（複数アカウントでのログインは不可）
  • チーム外へのコードやデータのシェアは禁止。ただし、フォーラムで全参加者が閲覧できる形になっていればOK。
  • チームのMerge（合併）はOK。
  • チームのSize（人数）に制限はなし。
  • 1日の投稿回数は10回まで。最後のJudge用に最大5つの提出が可能。
  • このコンペは、機械学習への参加を支援するもの。タイタニックのデータセットはインターネットで公開されているが、答えを調べると挑戦する意味がなくなってしまうので、それはやめようね。
    という内容。

データの概要確認

• コンペに参加したら、まずはデータの確認。
• 学習データセット（train.csv）とテストデータセット（test.csv）が与えられる。
  • 学習データセットには、Ground Truth（正解ラベル。今回であれば、各乗客のdead or alive）がついている。特徴量は与えられたもののほか、特徴量エンジニアリングで新しく生成してもOK。
  • 評価データセットには、正解ラベルはなし。これに対する推論結果を投稿し、精度を競う。
• この他、投稿ファイルのサンプル（gender_submission.csv）も与えられる。
  
  

• 次に、肝心な各データの内容を確認する。
  
  

• 左から、生存フラグ/チケットのclass/性別/年齢/兄弟・配偶者情報/親子情報/運賃/キャビン番号/乗車した港 である。

Goal, Metricの確認

• コンペにおいて、評価指標は重要である。
• 一口に分類問題といっても、Accuracyで評価するか、F1スコアで評価するか、などで求めるべき性能が変わってくるためである。
• 今回は、Accuracyで評価される。

LeaderBoardの確認

• 本当はこのタイミングで見る必要はないが、他のビギナーさん達の実力が気になるので、チラリと「LeaderBoard」を確認する。
• 「LeaderBoard」は、自分を含む、全参加者のランキングとスコアが表示される。
• 「Public LeaderBoard」は、testデータセットに対する精度。「Private LeaderBoard」は、非公表のtestデータセットに対する精度である。コンペでは、最終的にこの「Private LeaderBoard」での精度を競うことになる。
• 今回の課題はどうやら簡単らしく、Accuracy1.0（正解率100%）の参加者がたくさんいるようだ。

データのダウンロード

• 今回は普通にブラウザからダウンロード。
• Kaggle APIも提供されており、これを使うとコマンド1行でDLできる。

kaggle competitions download -c titanic

最後に

• キリが良いので、今回はここまで！
• 次回は「Kaggleコンペの参加チュートリアル（２．前処理～モデル作成編）」で、実際にダウンロードしたデータを学習させる。