エビデンスで教育を考えた

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kaggleは大変という話。

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2021年は健康面で大変でして。
更新頻度が落ちていたんですが、理由は健康だけでなくkaggleにも参加していたからでした。ようやく1つサブミットできたのでその辺の話でもと。

実はkaggleには参加していた

 昨年の目標にkaggleをあげていたんですが、これが中々大変でした。大体のあらすじは

2021年5月~
→参加するコンペを探すも、どれも分からなすぎて挫折

2021年6月~8月
→なんかやれそうなものを探す。早速前処理を始めるも苦戦して萎え始める。その内胃炎が発覚し離脱。

2021年10月~11月
→再開するもモデル選択であれこれ悩み、興味がモデルの理論に移ってしまう。(LGBMって何だろう?みたいな)

2021年12月
→オールリセットして、何とかサブミット。しかし結果(スコア)は振るわず。。。

という感じでした。徒労感の割に結果が伴わなかったのが残念でした。なんか入賞するとか調子こいてましたが、まだまだ先になりそうです笑。

失敗から学んだこと

 8ヶ月に渡り学んだことは、当たり前ですが設計の大切さでした。うっかりすると思いついたものを試したくなる性分なので、あらかじめ計画していないと

・他の前処理がないか試したくなる
・他のモデルがないか試したくなる
・他のバリデーションがないか試したくなる

という沼にはまります。事前にしっかりと

・サブミッション(アウトプット)を確認
・探索は〜までにする
・モデル選択は上流で決めて、変更しない
・モデルに基づいた前処理計画をしっかり立てる

が大切です。まだまだ半人前ながら2022年も頑張ります。