はじめに
以前からちょくちょく参加していたNishika様が主催するコンペにJuliaで挑戦しましたので、まとめたいと思います。
今回の記事では、結果を提出するまでの流れを併せて、どのような処理をしていったかを紹介します。
処理内容については過去の記事と同じことを行っています（可視化の部分は省略）。
Nishikaのコンペ参加方法
とりあえずアカウントを作成してください。
以下のURLからNishikaのページへアクセスし、右上の新規登録からアカウント登録を行ってください。
登録を行い、ログインすると
このような画面になると思います(スカウト等は企業名が出てるので伏せております)。
上記タブの一番左にCompetitionとあるので、クリックします。
このような画面になると思います。
開催中のコンペティションの中古マンション価格予測 2024冬の部というコンペがあるので、クリックします。
私は既に参加してしまっているので、表記が異なりますが、タブのの一番右にコンペに参加という青いボタンがありますので、クリックして参加することができます。
コンペ概要タブから、評価方法をクリックし、このコンペのデータの評価方法を確認します。
今回は、ターゲットは取引価格（総額）_log、評価指標はMAEとなっていますね。↓
その後、データタブから必要なデータをダウンロードします。
これでコンペの準備は整いました！
ダウンロードしたデータを用いて、データの前処理や機械学習モデルを作成し、予測値を算出します。
算出した予測値をcsvファイルとして出力し、Nishikaのコンペページの一番右タブの結果を投稿というボタンをクリックして提出します。
提出すると5～10秒ほどでスコアが出ます。
ランキングタブから自身のスコアを確認することができます。
最初のスコアでは18位でした。
これから順位を上げていきたいですね！
前処理や機械学習モデルを作成したコードはコンペ終了後に記事として上げたいと思います。
他にもトピックなどでヒントやデータについての情報などが出回ることがあるので定期的に確認するといいかもしれません。
ただ、ほとんどPythonなので、他言語を用いている方は参考程度にするとよいかもしれません。
まとめ
私は過去に数回ほどNishikaのコンペに参加した経験がありますが(kaggleも数回)、今回はJuliaの可能性を確かめるためにJuliaのみ使用していこうと思います。
まあ、PyCall.jlで呼び出すことはあるかもしれませんが、極力Juliaのみで挑戦してみようと思います。
もし、自分もJuliaで挑戦したい！と強い気持ちをお持ちの方は是非 X(旧Twitter)の方でDMをいただけると嬉しいです。
チームは5人まで参加可能で、すでにお一人声をかけていただいておりますので、良ければ一緒にデータサイエンスしながらJuliaを学びましょう！
それでは！！！