とある記事を見て、自分のブログも執筆数はそこそこあるので良い線行くのではないかと思って集計してみました。僕の個人ブログも、そこそこ良いところ行くんじゃなかろうか。===150社のTechブログを分析して見えた、エンジニアが今転職するべき企業ランキン…

Kaggleなどのデータ分析コンペでテーブルデータを扱う場合、最近は取りあえずLightGBMを利用する場合が多いです。本記事では、初手の機械学習アルゴリズムとして「LightGBM」*1を採用する理由を紹介します。あくまで2019年10月末時点での個人の主観なので、…

先日公開した「IEEE-CIS Fraud Detection」コンペの解法*1の中で、Adversarial Validationの考え方を用いた特徴量選択について何回か質問がありました。本記事では、Adversarial Validationの考え方を用いた特徴量選択を解説します。 Adversarial Validation…

データサイエンティスト協会 6thシンポジウム「Kaggle Grandmasterに聞く！－トップデータサイエンティストの過去・現在・未来－」に、モデレーターとして登壇しました。www.datascientist.or.jp私がGrandmasterのJackさん、Onoderaさんに質問する形式のパネ…

Kaggle「IEEE-CIS Fraud Detection」コンペに個人で参加して、2485位でした。public lb スコアだと2800位程度の提出でshake upを狙ったのですが妥当な結果に終わった次第です。本記事では、discussionに投稿した内容を基に、本コンペでの取り組みをまとめま…

限定の先行販売*1で紙版を入手した『Kaggleで勝つデータ分析の技術』（技術評論社）を読みました。なお電子版をご恵贈いただく予定です。gihyo.jp10月7日の発売を待たずして Amazon*2のベストセラー1位になるなど、注目を集めています。既に著者の一人である…