【要約】【復刻版】SIGNATE Cup 2024 V5.0 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
参加者が、機械学習モデルの精度向上を阻害する「データの非構造化」という課題に直面した。具体的には以下の問題が発生していた。
- ・customer_infoカラムに、異なる区切り文字（、,／/）や空白が混在している。
- ・文字列として格納されているため、そのままでは機械学習モデルに投入できない。
- ・Ageカラムに漢字や単位が含まれており、数値計算が不可能な状態である。
// Approach
参加者は、テキストデータを分解し、特定のキーワードに基づいてバイナリ値へ変換する手法を採用した。以下のステップで処理を行っている。
- ・正規表現を用いて、多様な区切り文字を半角スペースやカンマに統一した。
- ・str.splitを用いて、文字列を要素ごとのリストに分割した。
- ・「結婚」「未」「なし」などのキーワードを判定し、0または1の数値に変換した。
- ・Ageカラムに対し、漢字から数値への変換関数を適用し、欠損値を中央値で補完した。
// Result
参加者は、データクレンジングの実施によってモデルの予測精度を大幅に改善した。その成果は以下の通りである。
- ・ROC-AUCが0.8414を記録した。
- ・SIGNATE Publicスコアは0.8124に到達した。
- ・特徴量エンジニアリング以前の「データの整理整頓」がスコア向上に直結することを示した。
Senior Engineer Insight
> 実務におけるデータ品質の重要性を再認識させる内容だ。ルールベースの変換は実装が容易で、計算コストも低い。しかし、表記揺れへの耐性が低いため、大規模運用では正規化辞書の整備や、より堅牢なNLPモデルの導入を検討すべきだ。データの「整理整頓」こそが、モデル構築の成否を分ける。