【第34回_Beginner限定コンペ】携帯電話の機能データからの価格帯分類

問題概要

SIGNATE主催のBeginner限定コンペで、下から3段階目のIntermediateに昇格するためのコンペティション

個人参加で、246人投稿中30位であった。
Public LBで一定のスコアを達成することが昇段条件であった為、達成を確認後クローズとした。

携帯電話の特徴量（計20個）から価格帯を0から3の間で予測する。
評価指標はF1スコアであり、recallとprecisionの調和平均である。
目的変数が序数であることから自然な評価指標に思える。

入出力のファイルはすべてCSVで、構成としては以下の通り。

目的変数を含めた特徴量を以下の表に示す。

列番号	列名	データ型	説明
0	id	int	インデックス（識別子として使用）
1	battery_power	int	バッテリーの一充電での合計エネルギー容量（mAh）
2	blue	int	Bluetoothの利用可能性（利用可能な場合は1）
3	clock_speed	float	クロック速度
4	dual_sim	int	Dual SIMサポートの利用可能性(利用可能な場合は1)
5	fc	int	フロントカメラのメガピクセル数
6	four_g	int	4Gサポートの利用可能性(利用可能な場合は1)
7	int_memory	int	内部メモリ(GB)
8	m_dep	float	モバイルの奥行き(cm)
9	mobile_wt	int	重量
10	n_cores	int	コア数
11	pc	int	プライマリカメラのメガピクセル数
12	px_height	int	ピクセル解像度の高さ
13	px_width	int	ピクセル解像度の幅
14	ram	int	ランダムアクセスメモリ（MB）
15	sc_h	int	モバイルの画面高さ（cm）
16	sc_w	int	モバイルの画面幅（cm）
17	talk_time	int	連続通話時間
18	three_g	int	3Gサポートの利用可能性（利用可能な場合は1）
19	touch_screen	int	タッチスクリーンの利用可能性
20	wifi	int	Wi-Fiの利用可能性（利用可能な場合は1）
21	price_range	int	価格帯：ターゲット0（低価格）、3（非常に高価格）

モデルには、LightGBMを使用した。
LightGBMとは、Kaggleで人気の決定木ベースの勾配ブースティングアルゴリズムである。

他にも精度は奮わなかったが、全結合ニューラルネットワーク、最近傍法も実装した。

実験を効率的に行う為に、ディレクトリ構成を工夫した。
具体的には、

ディレクトリ構成の考案、昇段することが目的であったためコンペティション終了後のトレース等は行っていない。
そもそもBeginner限定コンペで下から3段階目のIntermediateに昇格するためのコンペティションであり、他解放がそこまで参考になるとも思えなかった。