Otto Group Product Classification Challenge メモ

Ottoとは

ドイツに本社。通販会社。

• wikipedia
  https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AA%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%BC_(%E4%BC%81%E6%A5%AD)

• Otto japan
  http://www.service-ottojapan.com/company/

問題の種類

商品のクラス分けを正しく行う。
クラス分類問題

提出形式

どのクラスに所属するかを確率で予測する。

• クラス１ 0.5
• クラス2　0
• クラス3　0.4
• クラス4 0.1

評価

Log Lossが使用されている。
Log Lossとはクロスエントロピー。
Deeplearningなどのクラス分類アルゴリズムの評価に使われているらしい。（正解ラベルの確率をどのような確率で予想したかを評価。）

• Log Lossの参考記事
  http://wiki.fast.ai/index.php/Log_Loss

• クロスエントロピーの参考記事
  http://www.zeroprog.com/2017/06/11/9-deep-learning-%E6%90%8D%E5%A4%B1%E9%96%A2%E6%95%B0-%E4%BA%A4%E5%B7%AE%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%94%E3%83%BC%E8%AA%A4%E5%B7%AE/

kernelで使用されているアルゴリズム

分類系のアルゴリズムが使用されている。

• xgboost
• newral network
• GBM
• Random Forest
• knn

参考になりそうなkernel(python)

• beginner
  https://www.kaggle.com/pratik2901/otto-product
• 日本語のkernel
  https://www.kaggle.com/kernels/scriptcontent/6919936/download

他

• keggleのページにベンチマーク用のスクリプトがあったようだが、現在は削除されている。

• kaggle初心者ガイド
  https://kaggler-ja-wiki.herokuapp.com/kaggle%E5%88%9D%E5%BF%83%E8%80%85%E3%82%AC%E3%82%A4%E3%83%89