40代からのKaggle挑戦記：逐次特徴選択の壁と高速化への道

前回の記事では、Kaggleに挑戦し、Geminiの力を借りながらデータの前処理と解析を進めている様子をお伝えしました。今回は、その続きとして、チームメンバーへの共有内容の詳細、その後の進捗、そして新たな課題についてアップデートしたいと思います。

チームへの共有：コードとスコア、取り組み内容の詳細

前回の取り組みで作成したコード、そしてその結果得られたスコア、さらに今回取り組んだ内容について、会社のチームメンバーに詳細を共有しました。具体的には、

• 前処理後のデータを用いたSVMによる基本的なモデルのスコア

• 今回挑戦した逐次特徴選択の概要と実装コード

• 特徴量選択によってスコアがどのように変化したか

などを共有しました。メンバーからは、実装方法に関する質問や、今後の改善点に関する意見など、活発なフィードバックをもらうことができました。やはり、具体的な内容を共有することで、より深い議論ができ、新たな視点を得られるのは非常に有益です。

試練のコーディング：逐次特徴選択の壁

今日は1時間ほどコードを書きました。今回は、前回の解析で得られたデータを元に、逐次特徴選択という手法を用いて、より有効な特徴量の組み合わせを探ることに挑戦しました。

ここで少し補足します。「逐次特徴選択」とは、機械学習において、モデルの性能に寄与する重要な特徴量（説明変数）を効率的に選択するための手法の一つです。全ての組み合わせを試すのは計算コストが高すぎるため、段階的に特徴量を増減させていくことで、最適な組み合わせを見つけようとします。具体的には、

• 前方選択: 何もない状態から、一つずつ特徴量を加えていき、最も性能が向上する特徴量を選択していく方法

• 後方選択: 全ての特徴量がある状態から、一つずつ特徴量を削除していき、最も性能の低下が少ない特徴量を残していく方法

などがあります。今回は、比較的シンプルな前方選択を試してみました。

この手法を実装するにあたって、一番苦労したのは、逐次特徴選択を実行する関数を実行したときでした。数分待っても処理が進んでいなかったので、何か間違ったかと思いましたが、処理に時間がかかっていたためでした。入力として使うデータを最小限に絞りましたが、それでも10分以上はビルドするのにかかりました。特徴量を探す処理には時間がかかるので、解析を高速化するノウハウも必要になりそうです。

スコアの壁：新たな課題と今後の展望

コード自体はなんとか完成し、実行することができたのですが、残念ながらKaggleでのスコアは以前よりも下がってしまいました。これは、特徴量の組み合わせを変えたことで、モデルの汎化性能が低下したか、あるいは別の要因が影響している可能性があります。

この結果を受けて、次はトレーニングデータでモデルを作成する際の処理を見直そうと考えています。具体的には、

• データのスケーリング: 特徴量の値の範囲を揃えることで、モデルの学習を安定させる

• 交差検証: データを分割して学習と評価を繰り返すことで、モデルの汎化性能をより正確に評価する

といった点を重点的に見直していく予定です。

40代からの挑戦：少しずつ進むことの楽しさ

今回のコーディングでは、スコアが下がってしまったという結果でしたが、それでも少しずつ進んでいる実感があります。新しい手法に挑戦し、コードを書き、結果を分析する。このプロセス自体が非常に面白いです。

特に、課題が見えてくることで、次に何をすべきかが明確になるのが良いですね。「次はここを改善しよう」「この手法を試してみよう」というように、やるべきことが次々と見えてくるので、飽きることなく続けられます。

まとめ：着実な一歩と次なるステップ

今回は、チームメンバーへの共有内容の詳細、逐次特徴選択の壁、そして新たな課題についてお伝えしました。スコアは下がってしまいましたが、着実に一歩ずつ進んでいることを実感しています。

年末年始休暇で少し間が空きましたが、またこれから、チームメンバーと協力し、Geminiの力を借りながら、一歩ずつ着実に進んでいき、より高い目標を目指していきたいと思います。今後も定期的に進捗を共有していきたいと思いますので、引き続き応援よろしくお願いします！