【submission】Stacking by 1D-CNN (MLStratified)

[tawatawara]

Base (MLP)

https://www.kaggle.com/ttahara/stacking-mlp

Link（File）

https://www.kaggle.com/ttahara/stacking-1dcnn?scriptVersionId=48118505

手法・コメント

• 1D-CNN で 5 model の予測値を用いた (cf: https://github.com/team90s/kaggle-MoA/issues/137 ) Stacking. input は (Channel, Width) = (n_classes, n_models)
• model の順番に依存するため、seed ごとに順番を shuffle している
• MLP よりも CV も LB も改善したが、WO よりも LB はちょい悪い。

Score

-	今回	元々	差分
Local logloss	0.015177	0.015290	-0.000113
LB Score	0.01832	0.01835	-0.0003

※ Local logloss は control を含まない値

その他（何かあれば）

• GCN が間に合わないのを悟って切り替えましたが思ったよりいい感じに CV が下がった
• このやり方は model の順番が課題になるのですが、seed ごとに順番を shuffle するのは我ながらいいアイデアに思えます。GCN よりも実装が圧倒的に楽なのでまた別の機会に使うかも。
• MLP 同様に drug-CV するとどうなるかは気になる