入賞候補者アンケート
入賞者候補の方にお送りするサンプルとなります。実際にはコンペにより、一部質問事項が変更となる場合があります。

この度は「●●コンペティション」にご参加いただき、誠にありがとうございました。モデルの再現性及び内容について確認する為に、本アンケートにご回答下さい。ご協力のほどよろしくお願いいたします。

SIGNATEでの登録ユーザー名 *
Your answer
1.OSのバージョン、使用ソフトウェア等
OS *
例)CentOS Linux release 7.4.1708(core)
Your answer
言語 *
例)Python 3.6.3
Your answer
ライブラリ *
例)numpy 1.13.3
Your answer
2.データ及びモデリング内容について
※ご提出物内容の理解の為に大変重要となりますので、詳細な記述にご協力下さい。
今回のデータや問題の特徴について *
どんな特徴のあるデータだったか?どういうところが難しい問題だったか?何を精度向上のポイントとなると仮定したか?その上でどんなアプローチをとったのか?
Your answer
予測ロジック *
例)1.トレンド考慮の為に、時系列モデルを利用し予測 2.1で求めた値を特徴量に加え、Stacking(RandomForest、Xgboost)を用いて最終的な予測値を求める
Your answer
工夫点・モデリングの特徴 *
ご提出いただいたモデルの優れていると考えられる点も合わせて記述下さい。
Your answer
分析・モデリングから得られた示唆 *
なぜ高い予測精度が出せたかやどうすれば更に予測精度が上がると考えられるか等。もし他にも試されたが上手くいかなった手法や苦戦したことなどありましたら合わせて記述下さい。
Your answer
採用したモデリング手法 *
例) Stacking(RandomForest + Xgboost)
Your answer
特徴量の詳細 *
変数名を全て列挙頂き、その内容も合わせて記述下さい。例)【変数名】{1:"year",2:"month",3:"1M",4:"2M",5:"3M"}、【内容】1.年、2.月、3~5.月をone hot encodingで表現したもの
Your answer
3.提出ソースコードについて
ソースコード概要 *
データ加工・前処理から予測出力までのソースコードの流れを示してください。関数定義等されていましたら、名前も記述頂きながら、何を実行されているのかも合わせて記述下さい。
Your answer
モデルを再現する為の手順を示してください *
Your answer
学習部分と予測部分とを独立して実行する手順を示してください *
Your answer
学習部分のおおよその実行時間を示してください *
Your answer
予測部分のおおよその実行時間を示してください *
Your answer
ハイパーパラメータについて記述下さい *
ハイパーパラメータとしてチューニングした変数名や、チューニング方法等を記述下さい。例)RandomForestのn_estimatorとmax_depthをチューニング変数とし、Gridsearchにてn_estimator:[100,200]、max_depth:[5,10]でcv=3で探索し、最も精度の良かったn_estimator=100, max_depth=5を採用した。他の変数についてはデフォルト値をそのまま採用した。
Your answer
乱数の取り扱い方法(シード値等)についてご説明ください *
シード値が必要な関数や設定したその具体的なシード値等を記述下さい。
Your answer
ルールを順守できていますか? *
※コンペによって順守いただくルールは異なります
4.アンケートにご協力下さい
今回のコンペティションへの参加理由を教えてください *
Your answer
今回のコンペティションにおける実質の作業時間はおよそどれくらいでしたか? *
計算時間を除いた実際の作業時間を数値のみで記載下さい 例)5時間半⇒5.5
Your answer
今回のコンペティションについてご感想/ご意見をお願い致します *
些細なことでも構いません
Your answer
SIGNATEをどこでお知りになりましたか? *
web検索などでお知りになった方はその他にて何を調べていた時かや覚えておりましたらその検索クエリ、記事等のリンクからの場合はその記事名を教えてください。
今後のサービス改善のために、あなたがSIGNATEに期待することを教えてください。(複数可) *
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