JAPAN AI CUP Prediction Tutorial

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1. JAPAN AI CUP 予測部門 チュートリアル 人工知能学会企画委員コンペティション担当 石原祥太郎、原田慧、高野海斗
2. • JAPAN AI CUP の概要 • ベースラインモデルの構築 • 今後の改善の指針 チュートリアルの目次
3. • JAPAN AI CUP の概要 ◦ 中高生 AI・DS 探究部門 / 中高生予測部門 / 一般予測部門 ◦ 予測部門で取り組む課題 ◦ 評価指標 ◦ 生成 AI 利用などのルール • ベースラインモデルの構築 • 今後の改善の指針 チュートリアルの目次
4. 中高生 AI・DS 探究部門と、中高生/一般予測部門を開催 • AI・DS 探究部門 [募集要項] ◦ 人工知能 (AI) やデータサイエンスに関する幅広い探究活動 の成果を募集 • 予測部門 [中高生][一般] ◦ 所定の項目に対する予測精度を競う。今回の課題は、商品 購買データを用いた需要予測。 JAPAN AI CUP の概要 https://www.ai-gakkai.or.jp/aicup/
5. 2024 年 2 月 3 日〜2025 年 2 月 2 日の商品購買データを用いて 顧客が 2025 年 2 月 3〜28 日に 100 円以上購入するか予測 • データ提供：生活協同組合コープさっぽろ • 商品購買データ： コンペの課題：顧客の再訪を予測せよ！
6. 詳細は Data タブ参照 • 商品名 • 商品カテゴリ • 価格 • 購入量 • 会員 ID • 会員ステータス • 性別 など 商品購買データに含まれる情報
7. 課題設定 (データの分割) 商品購買データ (data.csv) 2024/02/03 2025/02/02 学習用の正解データ (train_flag.csv) 02/28 Public test (提供せず) Private test (提供せず) 29965 人 3300 人 6700 人 ユーザ x 日付のデータを提供
8. コンペ終了後に、上位チームはコードと解法説明資料を提出。 中高生/一般予測部門それぞれで、以下を表彰。 • 最優秀スコア賞/優秀スコア賞：Private test に対する性能を AUC で評価。 • 人工知能学会特別賞/コープさっぽろ特別賞：独創的な発想や 工夫が認められたチームに授与。 表彰の対象
9. • JAPAN AI CUP の概要 • ベースラインモデルの構築 ◦ Kaggle アカウントの準備やコンペ参加 ◦ データの確認 ◦ 基本的な特徴量を使ったモデルの作成 ◦ モデルの検証 ◦ 予測結果の提出 • 今後の改善の指針 チュートリアルの目次
10. 1. アカウント作成 • 日本人工知能オリンピック「Kaggle アカウントの作成手順」の 解説動画 • ※ Kaggle アカウントは、13 歳以上から作成できます（13〜16 歳は保護者の同意が必要） 2. コンペ参加 • コンペの URL にアクセスし「Join Competition」 Kaggle アカウントの準備やコンペ参加
11. 提供ファイル
12. データの読み込み
13. 商品購買データ
14. 正解ラベル（1; 再訪、0; 再訪なし）
15. 提出ファイル ← 各 ID の予測値を 0-1 で提出
16. 教師あり学習によるコンペの概要 1. 主催者がデータセットと 課題を提供 2. 参加者は評価用データ セットの正解ラベルを予 測 3. 開催期間中に順位を競い 合う 4. 終了時の最終結果で順位 が確定
17. 基本的な特徴量を使ったモデルの作成 素朴な特徴量として、会員 ID に紐づく以下を計算 • 購入回数：”date” の総数 • 購入単価の多寡：”average_unit_price” の合計
18. 機械学習モデル：LightGBM を利用 • 高速かつ高性能なモデルとして有名 • lgb.train() => model.predict()
19. 検証スコアの算出 モデルの提出前に、性能を見積もる • train_flag.csv のデータ数 (29965) の方が、暫定の順位表に 使われているデータ (Public test) の数 (3300) よりも多く、 信頼しやすいため • 順位表には提出制限があるため
20. 予測結果の提出
21. 提出の例：[0.7, 0.8, 0.9, 0.2, 0.3, 0.1, …] • 正解ラベルが 1 (再訪する) のユーザに 1 寄りの値、0 (しない) のユーザに 0 寄りの値を付けていると、良いスコアが出るよう な評価指標 評価指標：AUC (0〜1 の予測値を提出) 商品購買データ (data.csv) 2024/02/03 2025/02/02 学習用の正解データ (train_flag.csv) 02/28 Public test (提供せず) Private test (提供せず) 開催中の暫定の 順位表でスコア を確認可能 29965 人 3300 人 6700 人
22. 提出の例：[0.7, 0.8, 0.9, 0.2, 0.3, 0.1, …] • 約 33 % のユーザでスコアを算出 => 暫定の順位表 (Public) • 残りのユーザでスコアを算出 => 最終結果に利用 (Private) 評価指標：AUC (0〜1 の予測値を提出) 商品購買データ (data.csv) 2024/02/03 2025/02/02 学習用の正解データ (train_flag.csv) 02/28 Public test (提供せず) Private test (提供せず) 開催中の暫定の 順位表でスコア を確認可能 最終の順位表の スコアに 29965 人 3300 人 6700 人
23. 1. 提供されたデータと正解ラベルを用い、機械学習モデルを構築 2. 構築したモデルで、評価用のデータに対する正解ラベルを予測 3. 予測結果を提出し、暫定の順位表のスコアを確認 4. スコアを参考に、モデルの改善を模索 (1 に戻る) 参加者は何をするか 商品購買データ (data.csv) 2024/02/03 2025/02/02 学習用の正解データ (train_flag.csv) 02/28 Public test (提供せず) Private test (提供せず) 開催中の暫定の 順位表でスコア を確認可能 最終の順位表の スコアに 29965 人 3300 人 6700 人
24. 1. 提供されたデータと正解ラベルを用い、機械学習モデルを構築 2. 構築したモデルで、評価用のデータに対する正解ラベルを予測 3. 予測結果を提出し、暫定の順位表のスコアを確認 4. スコアを参考に、モデルの改善を模索 (1 に戻る) 参加者は何をするか 商品購買データ (data.csv) 2024/02/03 2025/02/02 学習用の正解データ (train_flag.csv) 02/28 Public test (提供せず) Private test (提供せず) 開催中の暫定の 順位表でスコア を確認可能 最終の順位表の スコアに 29965 人 3300 人 6700 人
25. 1. 提供されたデータと正解ラベルを用い、機械学習モデルを構築 2. 構築したモデルで、評価用のデータに対する正解ラベルを予測 3. 予測結果を提出し、暫定の順位表のスコアを確認 4. スコアを参考に、モデルの改善を模索 (1 に戻る) 参加者は何をするか 商品購買データ (data.csv) 2024/02/03 2025/02/02 学習用の正解データ (train_flag.csv) 02/28 Public test (提供せず) Private test (提供せず) 開催中の暫定の 順位表でスコア を確認可能 最終の順位表の スコアに 29965 人 3300 人 6700 人
26. 1. 提供されたデータと正解ラベルを用い、機械学習モデルを構築 2. 構築したモデルで、評価用のデータに対する正解ラベルを予測 3. 予測結果を提出し、暫定の順位表のスコアを確認 4. スコアを参考に、モデルの改善を模索 (1 に戻る) 参加者は何をするか 商品購買データ (data.csv) 2024/02/03 2025/02/02 学習用の正解データ (train_flag.csv) 02/28 Public test (提供せず) Private test (提供せず) 開催中の暫定の 順位表でスコア を確認可能 最終の順位表の スコアに 29965 人 3300 人 6700 人
27. • JAPAN AI CUP の概要 • ベースラインモデルの構築 • 今後の改善の指針 チュートリアルの目次
28. 仮説を立てる → 手元と順位表で検証しながら試行錯誤 • 仮説を立てる ◦ 特徴量の追加や削除 (何が予測に役立ちそう？) ◦ 機械学習モデルの差し替え (XGBoost やニューラルネット ワークなど) ◦ 複数の予測結果の活用 (アンサンブル) • 手元と順位表で検証 ◦ 最終結果は、暫定の順位表 (Public) で使われているデータ とは、異なるデータに対する性能で評価 (Private) ◦ 手元の検証スコアも見て、汎用性が高いモデルを目指す まとめと今後の改善の指針