データ解析コンペ

本研究室では、研究室内でデータ解析コンペを行い、データ解析に必要な前処理や機械学習の技術を磨いています。

対象は、研究室に所属する情報工学科のゼミ生（3年生）、卒研生（4年生）、情報工学専攻の大学院生です。

本研究室では、データ解析の技術を身につけてから社会に出て、データ解析ができるエンジニア（できれば最終的には機械学習エンジニアやデータ・サイエンティスト）として活躍してもらいたいと考えています。

そこで、Kaggleでプライベートなコミュニティ・コンペを行い、自分が試したテクニックや直面したトラブルなどをゼミで報告して共有し、前処理や機械学習のスキルを磨いています。

2019年度からは、新たにランキング制度を導入し、研究室のWebサイトで公開することにしました。

1056Lab ランキング

#氏名学年金銀銅合計ポイント称号
1 森川 武思 B4 4 0 0 40
2 丸山 大輝 M2 1 0 0 32
3 平工 拓來 B4 0 2 1 32
4 大津 瑛彦 B4 0 0 0 24
5 山本 藍生 B4 0 2 0 23
6 松下 優麻 B4 0 0 0 21
7 加納 鳳真 B4 0 1 1 17
8 今吉 佑精 B4 0 0 1 15
9 前谷 純也 B4 0 0 0 9
10 李 昱澤 M1 0 0 0 0
10 池戸 晃大 B3 0 0 0 0
10 上村 達矢 B3 0 0 0 0
10 木村 優斗 B3 0 0 0 0
10 香賀 優希 B3 0 0 0 0
10 猿田 龍生 B3 0 0 0 0
10 清水 大誠 B3 0 0 0 0
10 社本 渉 B3 0 0 0 0
10 園川 朝陽 B3 0 0 0 0
10 新美 諒人 B3 0 0 0 0
10 廣瀬 徠登 B3 0 0 0 0
（第58回終了時）

1056Lab 卒業生ランキング Top 20

#氏名卒業年度金銀銅合計ポイント称号
1 吉田 拓倫 2020M 13 6 5 214 グランドマスター
2 鬼塚 青杜 2022M 5 6 3 202 グランドマスター
3 近藤 巧麻 2021M 5 5 3 192 マスター
4 落合 瞬也 2023M 4 4 6 172 マスター
5 N.H. バオ・ロン 2023M 4 3 0 110 エキスパート
6 手嶋 一佳 2023B 4 2 3 103 エキスパート
7 牧谷 虹太 2024B 3 1 1 68 エキスパート
8 下村 晃太 2021B 2 2 2 67 エキスパート
9 近藤 優成 2024B 1 1 3 64 エキスパート
10 三澤 睦生 2023B 2 1 1 63 エキスパート
11 位田 奨 2022M 0 1 3 61
12 熊谷 雄月 2024B 1 1 0 58 エキスパート
13 伊藤 徳晃 2020M 2 2 2 57 エキスパート
14 蔦木 宏斗 2019B 2 0 2 44
15 小島 崇史 2019B 0 1 1 44
16 菅沼 杏亮 2020B 1 2 0 40
17 林 拓実 2020B 0 1 3 40
18 大場 智晃 2020B 0 0 1 39
19 橋本 樹 2022M 0 0 1 34
20 船橋 和哉 2022B 1 0 0 33
20 永縄 拓也 2019B 1 0 0 33
（第57回終了時）

ルール

各コンペの共通ルール
  • Don't cheat!（インチキするな）
  • Help each other!（お互いに助け合おう）
  • Have fun!（楽しもう）

予測結果の投稿は最大5回/日、投稿した複数の予測モデルの中から選べるのは2つまで。

Kaggle Notebookを使用し、コンペ終了後、最終スコアを獲得したNotebookを公開すること。

取り組み状況や結果をゼミで報告すること。

ランキング制度

各コンペの上位3名にメダル、上位5名にポイントが与えられ（第7回から）、合計ポイントによりランキングを作成します。

  • 1位：金メダル、10ポイント
  • 2位：銀メダル、8ポイント
  • 3位：銅メダル、6ポイント
  • 4位：4ポイント
  • 5位：2ポイント

スコア差が5%以内の場合、上位のポイントから1引いた値をポイントとします。 ただし、評価基準がAUCの場合はスコアを 1-AUC とします。

以前は期限内に提出できなかった場合とNotebookを公開できなかった場合にペナルティを課していましたが、得点集計を簡単課するため、第27回から廃止しました。

称号制度

またメダルと合計ポイントにより、称号を授与します。

  • グランドマスター (Grandmaster)：金メダル5枚、かつ、200ポイント
  • マスター (Master)：金メダル3枚、かつ、120ポイント
  • エキスパート (Expert)：金メダル1枚、かつ、50ポイント

コンペ履歴

メンバー

研究紹介

発表論文

データ解析コンペ

アクセス

Googleサイト
（メンバーのみ）

中部大学
生命健康科学部 臨床工学科
工学部 情報工学科
データ・マイニング研究室

とうごろう.jp（教員紹介）

とうごろうぃき（Wiki）

アーカイブ