Kaggleは順位より再現性：OOF×Dockerで実務に刺さる勝ち方

結論：Kaggleは順位を競う場ですが、転職・副業で効くのは順位そのものではありません。
正しい検証（OOF／時系列CV）、再現性（requirements／Docker／seed固定）、説明可能性（図と文章で意思決定に翻訳）――この3点を「作品」として残すことが、現場での評価に直結します。本記事は、コンペの選び方→ベースライン構築→リーク防止→OOF／スタッキング→ノートブックの読み方→成果の社内／面接翻訳まで、“コピペ可”テンプレを添えて整理しました。

Kaggleは「順位」より“業務再現”と“再現性”

現場10年の体感をひと言で。Public LBの上下は、社内KPIを上げません。評価されたのは、(1)妥当なCV/OOFがある、(2)誰でも再現できる環境がある、(3)図と文章で意思決定に繋げている――この3点です。ある案件では、Kaggleの銅圏ベースラインをそのまま業務へ移植し、週次スコアリングと営業優先度の自動作成に繋げました。メダルより再現可能な勝ち方が武器になります。

コンペの選び方（キャリア直結の視点）

学びが業務に直結する題材を選ぶのが近道です。

• タブular／時系列／多クラス：売上予測・異常検知・顧客分類は現場頻出。[内部リンク：需要予測ミニプロジェクト：時系列基礎（ARIMA→LightGBM）]／[内部リンク：勤怠/売上の異常検知：実務で使う監視の考え方]
• 評価指標：MAE/SMAPE/PR-AUCなど、しきい値や陽性率に敏感な指標は意思決定と親和。
• 中規模データ：反復しやすく、可視化・説明まで作り切れる規模感。

目的はメダルではなく、再現可能なベースライン→改善の道筋を提示する「作品」づくり。

1日で作るベースライン（台本付き）

最初の1日は「検証の骨組み」を固めます。以下の順でノートブックを組み立てましょう。

1. EDA：粒度・欠損・目的変数の分布（箱ひげ・ヒスト）。
2. CV設計：KFold/StratifiedKFold/GroupKFold/TimeSeriesSplitから妥当なものを選び、OOFを出す。
3. 単純モデル：Logistic/Linear/LightGBMでベースライン。
4. 指標の可視化：OOF分布・Foldバラつき。
5. 重要度/エラー分析：Feature importancesと誤分類/残差Top。

import numpy as np, pandas as pd
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from lightgbm import LGBMClassifier

# X, y を用意

# X = train.drop(columns=\["target"])

# y = train\["target"].values

skf = StratifiedKFold(n\_splits=5, shuffle=True, random\_state=42)
oof = np.zeros(len(train)); models = \[]
for fold, (tr, va) in enumerate(skf.split(X, y)):
model = LGBMClassifier(n\_estimators=1000, learning\_rate=0.05,
subsample=0.8, colsample\_bytree=0.8, random\_state=42)
model.fit(X.iloc\[tr], y\[tr],
eval\_set=\[(X.iloc\[va], y\[va])],
eval\_metric="auc", verbose=False)
oof\[va] = model.predict\_proba(X.iloc\[va])\[:, 1]
models.append(model)
print("OOF AUC:", roc\_auc\_score(y, oof))

図の型：OOF分布＋Fold箱ひげ（安定性）／SHAP Top10（説明可能性）／PR曲線（低陽性率タスク）／ウォーターフォール（KPI改善の内訳）。

リーク/分割ミスを防ぐチェックリスト

• 時系列：未来情報を使わない。TimeSeriesSplit／顧客単位での混入防止。
• グループ依存：同一店舗/ユーザー系列は同一Foldへ（GroupKFold）。
• ターゲットエンコーディング：必ずFold内平均で作成。
• 前処理：fitは学習データのみ。検証へ流用しない。
• 特徴量の時点：予測時点で未知の集計を使っていないか確認。

from sklearn.model_selection import KFold

kf = KFold(n\_splits=5, shuffle=True, random\_state=42)
enc = np.zeros(len(train))
for tr, va in kf.split(train):
m = train.iloc\[tr].groupby("cat")\["target"].mean()
enc\[va] = train.iloc\[va]\["cat"].map(m).fillna(train\["target"].mean())
train\["cat\_te"] = enc

ハイパーパラメータと特徴量：沼にハマらない設計

• 順序：特徴量→CV→指標が先。パラメータは後。
• 5本柱：max_depth、num_leaves、min_data_in_leaf、subsample、colsample_bytree。
• 早期終了：OOF改善が止まったら探索は切り上げ、エラー分析へ。
• Leak警報：異常に高いAUCはデータ同一性/日時/キーを再点検。

アンサンブル/スタッキングの“節度”

目的はPublic LB最適化ではなく、OOFの底上げと分散の低減。実務では2〜3モデルの平均/重み付けで十分です。

# oof_lgbm, oof_xgb, oof_logit を用意
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score

p1 = oof\_lgbm; p2 = oof\_xgb; p3 = oof\_logit
w = np.array(\[0.5, 0.3, 0.2])
oof\_blend = (w\[0]\*p1 + w\[1]\*p2 + w\[2]\*p3)
print("OOF blend AUC:", roc\_auc\_score(y, oof\_blend))

再現性：環境を“箱ごと”固定する

• requirements.txt：バージョン固定（pip-compile推奨）。
• seed固定：numpy/random/lightgbm/torchなど全部。
• 成果物の保存：OOF/重要度/学習曲線/エラー分析図をdist/へ。
• README：再現手順を1画面で。

FROM python:3.12-slim
WORKDIR /work
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -U pip && pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python","-m","pip","list"]

[内部リンク：Docker超入門：学習環境を箱ごと保存する]／[内部リンク：データレポート納品テンプレ：Jupyter→PDF→共有まで]／[内部リンク：Git/GitHub入門]

ノートブックの“読み方”と“引用の礼儀”

• 読み方：EDA→CV→OOF→エラー分析→改善の論理の流れがあるか。魔法の関数で一気に上がるものは要注意。
• 検証：自分のデータでOOFが再現するかを確認。Public LB専用テクは保留。
• 引用の礼儀：フォーク元の著者/ライセンスを明記、出典URLと変更点をREADMEに。

成果の“翻訳”：業務の言葉に落とす（5分台本）

1. 課題設定：例「解約予測で対応優先順位を作る」。
2. 検証：StratifiedKFoldでOOF、指標はPR-AUCを採用した理由。
3. 改善：価格/頻度/最新行動など解釈可能特徴量でAUC+0.02。
4. 運用：週次スコアリング→営業リスト、監視は[内部リンク：勤怠/売上の異常検知]のロジック。
5. 再現性：Docker/README/seed固定で誰でも再現。

チーム参加の勘所（学習効率を最大化）

• 役割分担：EDA/特徴量/モデリング/検証/実行/レポートで担当を固定。
• 分岐保護：最良OOFと安定CVの枝を守る。Public LB追いに偏らない。
• ふりかえり：何が上がり、何が下がったかをissue/PRに短く記録。

“使えるKaggle”テンプレ（配布）

雛形から始めると迷いません。

kaggle-kit/
  data/{raw,interim,processed}
  notebooks/{00_eda,10_cv_baseline,20_feature,30_model,40_report}.ipynb
  src/{cv.py,train_lgbm.py,encode.py,metrics.py,utils.py}
  dist/
  requirements.txt
  Dockerfile
  README.md

from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold, GroupKFold, TimeSeriesSplit

def splitter(kind="stratified", \*\*kw):
if kind == "group":
return GroupKFold(n\_splits=kw\.get("n\_splits", 5))
if kind == "time":
return TimeSeriesSplit(n\_splits=kw\.get("n\_splits", 5))
if kind == "stratified":
return StratifiedKFold(n\_splits=kw\.get("n\_splits", 5),
shuffle=True, random\_state=42)
return KFold(n\_splits=kw\.get("n\_splits", 5), shuffle=True, random\_state=42)

import numpy as np, pandas as pd
from .cv import splitter
from lightgbm import LGBMRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

def train\_oof(X, y, kind="kfold", n\_splits=5, params=None, random\_state=42):
sp = splitter(kind, n\_splits=n\_splits)
oof = np.zeros(len(X)); models = \[]
for fold, (tr, va) in enumerate(sp.split(X, y)):
m = LGBMRegressor(random\_state=random\_state, \*\*(params or {}))
m.fit(X.iloc\[tr], y.iloc\[tr],
eval\_set=\[(X.iloc\[va], y.iloc\[va])],
eval\_metric="l1", verbose=False)
oof\[va] = m.predict(X.iloc\[va])
models.append(m)
return models, oof, mean\_absolute\_error(y, oof)

用途別の第一手

• 未経験転職：タブular分類/回帰をOOF重視で仕上げ、[内部リンク：実案件型ポートフォリオ：要件→実装→レポートの型]の形で提出。
• 在宅副業：Kaggleの特徴量/検証を社内データへ移植し、週次レポートへ。
• 30代キャリア替え：需要予測/異常検知コンペを選び、業務翻訳まで1枚で説明。

今日やること（90分ロードマップ）

1. コンペを1つ選定（時系列 or タブular、指標はMAE/PR-AUC推奨）。
2. OOFテンプレでCV→ベースラインを作り、Foldごとの指標を図に。
3. リークチェック（Group/Time/TE）を通し、READMEに検証設計を書く。
4. Docker/requirementsを用意し、再現手順を1画面に。
5. 発表スライドを[内部リンク：データレポート納品テンプレ]の型で1枚作成。

要点まとめ：順位ではなく「再現可能な勝ち方」を残す

• 課題：Public LB最適化・リーク・成果の翻訳不足は、現場につながらない。
• 解：OOF/CV→再現性→業務翻訳の三点セットを作品化。
• 実践：ベースライン／リーク防止／節度あるアンサンブル／環境固定／発表台本。
• 成果：Docker＋Notebook＋PDFで採用/副業の即戦力に。
• 次手：需要予測／異常検知／分類に直結。

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