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atmaCup #5 solution (Public: 2nd, Private: 6th)

atmaCup #5で実装した解法です。

公開にあたりコード整理と追試を行い、シンプルなNN単体でPrivate1位相当のスコア(Public: 0.933, Private: 0.888)を出すことができました。

本リポジトリはコンペ時点での最終提出のコードではなく、追試のコードであることを予めご理解ください。

実行方法

$ poetry install
$ poetry run python -m src.features  # 特徴量作成
$ poetry run python run_lgbm.py  # LightGBMを訓練&予測
$ poetry run python run_nn.py  # NNを訓練&予測

解法

特にスコア向上に貢献した項目を太字にします。

全体像

• コンペ中に行っていたのはLightGBMとNN(Conv1d)のアンサンブルです
  • 実はアンサンブルをせず、NN単体の方が良い精度が出ていました
• スペクトルにはSavitzky-Golay Filteringをかけました
  • 細かいノイズを除去し、微分により意味を持たせるためです
• スペクトルに微分をかけました
  • ピークの形状やピークの重なりなどの特徴を抽出できると考えました

LightGBM

• 生のスペクトル及び微分したスペクトルに対し、集約特徴量を作成しました
• 最大ピークに対して n%の高さで切ったときのピークの個数、ピークが存在する領域の幅などの特徴量を作成しました

NN

• スペクトルはConv1Dに通しました
• LightGBMで使った特徴量のうち、効いていたものをrankgaussにかけ、MLPに通しました
• 上2つをconcatし、MLPに通して出力を得ました
• Conv1Dは複数のkernel_sizeに並列に通し、GlobalMaxPoolingをかけたあとにconcatしました
• Conv1Dのkernel_sizeを大きめに取りました（最大101）

バリデーション

• GroupKFoldとStratifiedKFoldを試しました
• 最終的にはStratifiedKFoldを利用しました。CVとLBでスコアの相関が取れていたためです

アンサンブル

• コンペ時点では LightGBM:NN = 0.25:0.75 でアンサンブルしていました
• 結果として、LightGBM を混ぜない方がスコアが良かったです

コンペ中と追加実験時の差分

• スペクトルの3次微分がすべて0になっていたので抜きました
• sample-wise scalingを、各サンプルごと→各サンプル各チャネルごと に変更しました
• 連続特徴量を入れる側のMLPのDropoutを外しました
• 学習時にCosineAnnealingを入れました

試していないこと

• AugmentationやTTAはやっていません。スペクトルのシフトや増幅、ノイズをかけるなどは効くかもな、と思っています
• pseudo labelingはやっていません

リンク

• atmaCup #5に参加しました（Public2位→Private6位）