Kaggle Tutorial

コンペの構造と提出の仕組み

コンペページの各タブ、submission.csv の作り方、Public/Private リーダーボードの違いを理解します。

コンペページのタブ#

各コンペは次のタブで構成されます。最初に Overview と Data と Rules を必ず読むのが鉄則です。

タブ内容
Overview課題の背景・評価指標・賞金・スケジュール
Data配布データの説明（train / test / sample_submission など）
Code公開 Notebook
Discussion議論・Q&A・解法共有
Leaderboard順位表（リーダーボード）
Rules参加規約（外部データ可否・チーム人数・提出回数上限など）

提出ファイル（submission.csv）#

多くのコンペでは、sample_submission.csv と同じ形式の CSV を提出します。 ID 列と予測列の 2 列構成が一般的です。

import pandas as pd

submission = pd.DataFrame({
    "id": test["id"],
    "target": predictions,
})
submission.to_csv("submission.csv", index=False)

Notebook から提出する場合は Submit ボタン、ファイルを直接上げる場合は コンペの Submit Predictions からアップロードします。

Public と Private リーダーボード#

  • Public LB：テストデータの一部で算出され、コンペ中に見えるスコア
  • Private LB：残りで算出され、最終順位を決めるスコア（終了まで非公開）

Public に過剰適合すると、最終で順位が崩れるシェイクアップが起きます。 これを避けるため、手元の交差検証を信頼し、過学習を抑えることが重要です。

ヒント

最終提出には通常 2 つの submission を選べます。「Public が最高のもの」と 「CV を信頼した手堅いもの」を選ぶ、という戦略がよく使われます。

次のステップ#

次は、Kaggle の評価制度（メダルと称号）と 4 つのカテゴリを見ます。