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統計、機械学習、AIを学んでいきたいと思います。 お役に立てば幸いです。

【Kaggle挑戦記】Spaceship Titanic 攻略 #1:新章開幕。宇宙船へのチェックインと環境構築

Titanic号での生存予測では、0.8の壁と「過学習」という巨大な怪物に翻弄されました。手元のスコアに一喜一憂し、本番で叩き落とされる過酷な経験……。しかし、その失敗こそが次なる戦いの最大の武器になります。私は次なる挑戦の舞台として、「Spaceship Titanic」を選びました。

1. なぜ「宇宙版タイタニック」への転戦なのか?

舞台は29世紀。太陽系から別の惑星へ向かう宇宙船が亜空間の異常に巻き込まれ、乗客の半分が異次元に飛ばされてしまった……というSF設定です。前作(Titanic)との決定的な違いはデータ量にあります。

  • Titanic: 約900件(データが少なすぎて過学習の罠にハマりやすい)
  • Spaceship Titanic: 約13,000件!

データ量が多いということは、Titanicで学んだ「モデルの制御」や「特徴量エンジニアリング」の結果が、より素直にスコアに反映されることを意味します。いわば、本当の「実力」が試されるフィールド。Titanicで溜まったフラストレーションを、この広大な宇宙で解き放ちます。

2. ターミナルでのセットアップ:戦いの準備

Macのターミナルを叩き、専用の作業ディレクトリを構築。zipファイルを解凍するこの瞬間、新しいコンペ特有のワクワク感が込み上げます。

# ディレクトリ作成と移動
mkdir spaceship_titanic
cd spaceship_titanic

# データの解凍(Kaggleからダウンロードしたzipを展開)
unzip spaceship-titanic.zip

# ファイルの確認
ls
# sample_submission.csv  spaceship-titanic.zip  test.csv  train.csv

途中で ;s と打ち間違えて「command not found」と怒られるのも、集中して作業しているエンジニアの「あるある」です。準備は整いました。

3. 次なるミッション:データの正体を見極める

今回のターゲット変数は Transported(異次元に飛ばされたかどうか)。
さらに HomePlanet(出身星)、CryoSleep(冷凍睡眠)、Cabin(客室番号)など、Titanicとは一味違う、しかしどこか似た匂いのする特徴量が並んでいます。Titanicで培った「欠損値補正」や「ダミー変数化」のテクニックが、この広大な宇宙でどう機能するのか。今から楽しみでなりません。


「0.8の壁」は、この宇宙で超える。
Titanicでの悔しさを燃料に変えて、Spaceship Titanic号、いよいよ離陸です。さあ、頑張ろう!



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