kaggleのTitanicコンペでのデータ分析の流れ
VoicyでBEをしている勝山です。
今日はつい最近始めた機械学習のコンペプラットフォームである、kaggleについて書いていこうと思います。
この記事では、僕がKaggleでのデータ分析に初めて挑戦した時の経験に基づいて、データ処理の基本的な流れを紹介します。Titanicコンペティションを例にとりながら、データの前処理から提出までの各ステップを、簡潔に分かりやすく説明していきます。
kaggleに興味を持ったきっかけは、麻雀でした。
実家に帰った時に友人と麻雀をして、めちゃくちゃハマりました。
そこで麻雀のAIを作れないか考えた時に、その勉強方法としてkaggleを知り、入門しました。
kaggleは、データサイエンスと機械学習のコンペティションを提供するウェブサイトであり、世界中の専門家や愛好家が集まり、実際のデータセットに取り組みます。
kaggleを初めて、データ分析の流れのようなものがわかってきたので、今日は復習がてらその流れを書いていこうと思います。
データ処理の流れ（Titanicコンペを例に）
Kaggleでのデータ分析において、最も人気があり、入門者に最適な例は「Titanic: Machine Learning from Disaster」というコンペティションです。このコンペティションでは、Titanic号の乗客データを分析して、どの乗客が生存したかを予測します。ここでは、このコンペティションを通じて、データ分析の基本的な流れを以下のステップに分けて説明します。
データの前処理
最初のステップはデータを整理し、分析の準備をすることです。
kaggleもそうですが、コンペで配られるデータは一部そのままでは使うことができないようになっています。
使えないというのは欠損値があったり、文字列がそのまま入っている場合があるためです。
欠損値というのは、nilだったり、データが入ってなかったりすることです。
Titanicデータセットにおいては、年齢(nilが多い)やキャビン番号のような欠損値を適切に処理することが重要です。
ここでやることは主に以下のような感じです
- 欠損値の処理
- カテゴリデータの分類
- 不要な特徴量の除去
データセットの作成
ここでは目的変数と説明変数を用意します。
目的変数・・・求めるべき値。今回は助かったかどうかの「Survived」がそれにあたります。
説明変数・・・説明変数は目的変数を求めるために使うカラムです。いきなり全てのカラムを使うのは得策ではないので、まずは「Pclass」(席のクラス)と「Fare」(賃金)を使うことにします。
データ分析
データが整ったら、探索的データ分析（EDA）を行います。このステップでは、データセットの特徴を可視化し、隠れたパターンや傾向を探ります。例えば、Titanicのデータでは、年齢やチケットクラスが生存率にどのように影響しているかを分析します。
モデルの選択と学習
次に、データをもとに予測モデルを構築します。様々な機械学習アルゴリズムから最適なものを選択し、トレーニングデータセットを用いてモデルを訓練します。Titanicデータセットでは、ロジスティック回帰やランダムフォレストなどが一般的に使用されます。
今回はLightGBMを使用しました。
LightGBMの長所は以下になります。
- モデルの精度が高い
- 処理が高速
- カテゴリ編酢を数値に変換しなくても処理できる
- 欠損値があっても処理できる
- 異常値の影響を受けにくい
モデルの評価とチューニング
モデルを訓練したら、そのパフォーマンスを評価し、必要に応じてパラメータを調整してモデルを改善します。
結果の提出
最終的に、モデルによる予測結果をKaggleに提出します。これにより、他の参加者との比較や、自身のモデルのランキングを知ることができます。
Titanicコンペティションは、他の人の回答も多く公開されているので、実践的に学ぶ絶好のコンペです。
まとめ
この記事では、Kaggleの「Titanic: Machine Learning from Disaster」コンペティションを通して、データ分析の基本的なステップを紹介しました。データの前処理から分析、モデルの構築と評価、そして最終的な提出までの各ステージを通じて、データサイエンスの基礎的なプロセスを理解することができます。
Kaggleは、データサイエンスの学習と実践のための絶好の場所だと思います。初心者から経験豊富な専門家まで、誰もが実世界のデータセットに取り組み、新しいスキルを学び、共有することができます。Titanicコンペティションはその第一歩として最適です。
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