Kaggleのコンペのほぼすべての工程を、スマホだけでやってみたときの備忘録。

ChatGPTを使用したため、主にChatGPTに対してのInput、ChatGPTのOutputを記載していく。
なお当記事の章構成も、ChatGPTに作らせました。(一部改修)

・当記事はPCで作成したため、挿入している画像はPCでのスクショになります。
・ちなみに、主はデータ分析の超初心者。
・Qiitaで記事を作るのも初めてなので、所々見づらいかもしれません。
　予めご了承ください。

対象のコンペはお馴染みのタイタニック号のやつ。

0.使用したもの

・ChatGPT (GPT-4)
・ChatGPTプラグイン - Noteable、WebPilot
・GitHub　(ファイル共有用。)

・Google Cloud StorageやAmazon S3などでも可。
・Noteableに直接アップロードするのも、勿論可。

・コンペのデータセット
・スマホ!!!!!

1.はじめに

コンペティションの概要

ざっくりと説明…。

タイタニック号の乗客データ(年齢、性別、乗客クラス、等)を使用し、乗客が生存したかどうかを予測するコンペ。

2.データの準備

データの読み込み

[手順]
・kaggleからデータセットをダウンロード
・自分のGitHubにデータをアップロード
・そのリンクをChatGPTに教える

以下、実際のプロンプト文、及び回答。
プラグインをぶん回している様子。
回答の続きは 4.探索的データ分析へ。

データの概観

面倒なのでここもChatGPTに書かせる。

---以下よりChatGPT---

この章では、Kaggleのタイタニック号生存者予測コンペティションで使用するデータセットの読み込みと初期の探索を行います。

まず、3つのデータセットをダウンロードします。
次に、Pandasのread_csv関数を使用して、これらのCSVファイルをデータフレームとして読み込みます。

import pandas as pd

# Load the data
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

データが正しく読み込まれたことを確認するために、head関数を使用して、各データフレームの最初の数行を表示します。

# Display the first few rows of the train data
print(train_data.head())

# Display the first few rows of the test data
print(test_data.head())

これにより、データの概観を把握することができます。各列の名前、データ型、そしてデータの一部を確認することで、次のステップであるデータの前処理や探索的データ分析（EDA）に進む前に、データの理解を深めることができます。

---ここまで---

3.データの前処理

欠損値の処理

実際にChatGPTがNoteableに書いたコードを見てみる。

# Fill missing values
train_data['Age'].fillna(train_data['Age'].median(), inplace=True)
train_data['Fare'].fillna(train_data['Fare'].median(), inplace=True)
test_data['Age'].fillna(test_data['Age'].median(), inplace=True)
test_data['Fare'].fillna(test_data['Fare'].median(), inplace=True)

中央値で補完してるぽい。

データの標準化

先ほどと同様に、実際にChatGPTがNoteableに書いたコードを見てみる。

# Standardize the data
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(train_data[['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare']])

こんな感じ。

4.探索的データ分析

相関分析

まずコード。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Calculate the correlation matrix
corr_matrix = train_data.corr()

# Visualize the correlation matrix
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")
plt.show()

データの読み込みで記載した回答の続きを以下に示す。
プラグインをフル活用したあと、結果が出力された。

ヒートマップはこちら。

クラスタリング

主からのInputは、"クラスタリングと可視化をして。"のみ。
以下、ChatGPTのOutputしたコード。

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA

# Perform clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(scaled_data)

# Use PCA for visualization
pca = PCA(n_components=2)
reduced_data = pca.fit_transform(scaled_data)
reduced_data = pd.DataFrame(reduced_data, columns=['Dimension 1', 'Dimension 2'])
reduced_data['Cluster'] = kmeans.labels_

# Visualize the clusters
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.scatterplot(data=reduced_data, x='Dimension 1', y='Dimension 2', hue='Cluster', palette='viridis')
plt.title('Clusters of Titanic Dataset')
plt.show()

クラスタリングの結果が以下。

(結果として良いのか悪いのかわからない)

5.一次予測

ここで一旦、予測モデルを作らせた。

"特徴量を追加しながら"と頼んだが追加していなかったため、次節より特徴量を追加している。
この時点でモデルの予測精度は 約80.4% 。
改善点も挙げてくれているので、次節では"じゃあそれやって改善して。"と頼んだ。

6.特徴量エンジニアリング

新たな特徴量の作成 → 二次予測

以下、プロンプトと、そのOutput。

新しい特徴量として、"分かりやすいのにして"と言ったら、ごく単純なFamilySizeを作成した。
用いたアルゴリズムはランダムフォレスト分類器。
この時点で予測精度は 約81.1% となり、0.7%改善できたみたい。

コードを以下に示す。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# Preprocess the data
train_data['FamilySize'] = train_data['SibSp'] + train_data['Parch'] + 1
le = LabelEncoder()
train_data['Sex'] = le.fit_transform(train_data['Sex'])

# Define the features and the target
X = train_data[['Pclass', 'Sex', 'Age', 'FamilySize', 'Fare']]
y = train_data['Survived']

# Split the data into training and validation sets
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Train the model
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=1)
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the validation set
predictions = model.predict(X_val)

# Calculate the accuracy of the model
accuracy = accuracy_score(y_val, predictions)

7.Kaggleへの提出

提出ファイルの作成

"提出用のファイルを作成して"とだけ頼んだら、トライアンドエラーを繰り返して、Noteable内に作ってくれた。
以下、Output。

# 訓練データの読み込み
train_data = pd.read_csv('train.csv')

# モデルの訓練
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
model.fit(train_data[features], train_data[target])

# テストデータに対する予測
predictions = model.predict(test_data[features])

# 提出ファイルの作成
output = pd.DataFrame({'Id': test_data.Id, 'SalePrice': predictions})
output.to_csv('submission.csv', index=False)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

提出 → スコアの確認

Noteableにアクセスし、提出用のcsvファイル('submission.csv')をダウンロードし、kaggleに提出した。
以下、スコアと順位。
スコア：0.77990
提出時の順位：3535位/約16000人(2023年6月17日時点)

…一応上から数えたほうが早い方だから、良い結果と言えるのかな？

8.まとめ

全然理解できていなくてもできてしまって困惑しています。

あと、スマホだけで出来るけどPCでやった方が絶対楽。
電車乗りながらでもできましたが、おすすめはしません。

最後まで見ていただいた方、ありがとうございました。

付録

今後kaggleをChatGPTにやらせるときの指示は、どんな内容が最適か聞いてみた。ご参考までに。