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- 1. アイデア賞 Student Cup 2019 ZoZei RabontiKuma, charm, masa10223, Kevinrobot34,
- 2. 目次 ● 概要 ● モデル構成 ● Preprocess and Feature Engineering ● Building Identification ● Internal Regression ● CatBoost ○ Feature Importance ● Stratified Stacking ● Adaptive Stacking
- 4. モデル構成 raw data Preprocess and Feature Engineering Building Identification and Internal Regression CatBoost1 CatBoost2 CatBoost3 Stratified Stacking Adaptive Stacking prediction pseudo labeling Public LB 1位 (10817.55866) Private LB 1位 (11713.39842)
- 5. Preprocess and Feature Engineering 以下のような前処理と特徴量の追加を行なった。 ● 住所や間取り、最寄り駅、路線等の表記揺れの修正と名寄せ ○ 最寄り駅と徒歩分をエンコーディングする方法として三点測位の座標を採用 ● Google Map API を利用した物件の正確な緯度・経度情報の取得 ● 公示地価情報の追加 ● 最寄り駅の利用者数の情報の追加 ● 区ポテンシャル ○ 各物件の各区からの距離の逆比 (e.g. 港区ポテンシャル) 後のCatBoostの学習結果のスライドで見るように、これら特徴量の寄与は大きくスコア 向上につながった。
- 6. Building Identification 本コンペティションで用いられるデータは全て東京都区内の物件であり、 集合住宅が数多く存在している。そのためデータの中には同一条件の物件が 数多くあり、この情報は予測精度向上に利用できるはずである。そこで、我々は各物件 の情報から建物の特定・ID作成をし(Building Identification)、その建物内において回帰を 行う(Internal Regression)ことにした。 ● 建物IDについて 住所情報の一部、建物構造、築年数、最上階数が一致する物件を同一建物とみな し、これを建物IDとした (例) : 東京都中野区弥生町2丁目、築40年10ヶ月の木造2階建物件 → 弥生町2木造a408m20
- 8. CatBoost ● 賃料を直接学習・予測するのではなく、単位面積当たりの賃料を用いるようにした。 ○ 予測する変数を変えたので、目的関数としてRMSE以外にMAEやMAPEについても試した。 ○ MAEやMAPEの方がRMSEよりも学習は進む傾向にあり、最終的にMAE ● CVストラテジーについて。 ○ 建物ごとにsplitするGroupKFold(10-Fold)でCross Validationを行なった。 ● pseudo labelingによる訓練データの追加について。 ○ BIIRによる賃料予測が正確だと考えられる物件に関しては、CatBoostの訓練データとして用いるこ とにした。 ○ これにより、訓練データを31,470件から46,290件にまで増やすことができた。
- 9. CatBoost - Feature Importance feature importance 港区ポテンシャル 公示地価情報 緯度・経度情報 最寄駅利用者数 右図はCatBoostの学習を行なった 際の各特徴量の重要度を表したグ ラフである。 Feature Engineering で追加した特 徴量が重要になっていることが確 認できる。
- 10. Stratified Stacking 区ごとに物件の傾向は異なるので、これを掴むのは大事だと考えられる。これを実現す るために、Stratified Stackingと呼んでいる以下のStackingを行なった ● 前スライドで説明したように、まず全データを用いてCatBoostを複数の条件で学習 させる。 ○ この時点で区ごとにCatBoostを学習することも可能だが、学習データ数が減ってしまうためか学習 が上手くいかない。 ● 学習させたCatBoostの出力結果を、区ごとに分けてRidge回帰するというStacking を行う。
- 11. Adaptive Stacking CatBoostによる賃料の予測値の上位の物件と、それ以外で面積が上位の物件につい ては外れ値な物件であり、予測が困難であることが訓練データから示唆されていた。そ こでAdaptive Stackingと命名した以下のStackingを行なった。 ● 座標・築年数・面積などといった建物固有の特徴量をキーとして、上記の外れ値な 物件と類似した物件を探す。 ● それらのみを訓練データとして、複数のCatBoostによる予測値といくつかの特徴量 を用いて線形回帰によるStackingを行う。 組み合わせる特徴量を適切に選ぶことで、外れ値な物件の賃料の予測精度が上がり、 スコアが向上した。