Day 088 — コンペ選定基準 — 自分に合ったコンペの見つけ方

📚 背景知識（読んでから問題へ）

Kaggle には常時 10〜30 個のコンペが同時開催されています。コンペ選びは就活の「企業選び」に似ています。自分のスキル・使える時間・目的に合わないコンペを選ぶと、3ヶ月かけて何も残らずに終わります。

🗂️ コンペの4カテゴリ（メダルの有無）

※ Playground はメダル対象外だが、上位ノートブックの特徴量工学・アンサンブルの型を学ぶ最高の教材。

📊 参加チーム数とメダル難易度

Gold の「絶対順位」は参加者数で激変する。中規模コンペが狙い目。

🎯 問題

タスク1: コンペ選定チェックリストの作成

タスク2: Kaggle API でコンペを取得・スコアリング

タスク3: 意思決定シナリオ

🗺️ コンペ選定「3軸」フレームワーク

3つすべて◎でなくてよいが、2つが×のコンペは避けるのが鉄則。

💡 ヒント

import subprocess, io
import pandas as pd
from datetime import datetime

# コンペ一覧を CSV で取得
result = subprocess.run(
    ['kaggle', 'competitions', 'list', '--csv'],
    capture_output=True, text=True)
df = pd.read_csv(io.StringIO(result.stdout))

def score(days_left, team, data_gb, is_tabular):
    s = 0
    if 14 <= days_left <= 45: s += 30
    if 500 <= team <= 1500: s += 30
    if data_gb <= 10: s += 20
    if is_tabular: s += 20
    return s

✅ 模範解答

タスク1: コンペ選定チェックリスト（10項目）

タスク2: 選定スコアリングスクリプト

import subprocess, io
import pandas as pd
from datetime import datetime

# 1. コンペ一覧を CSV で取得
result = subprocess.run(
    ['kaggle', 'competitions', 'list', '--csv',
     '--sort-by', 'latestDeadline', '--category', 'all'],
    capture_output=True, text=True)
df = pd.read_csv(io.StringIO(result.stdout))
# 主なカラム: ref, deadline, category, reward, teamCount, userHasEntered

# 2. スコアリング関数
def score_competition(row, today):
    s, reasons = 0, []
    try:
        deadline = pd.to_datetime(row['deadline']).tz_localize(None)
        days_left = (deadline - today).days
    except Exception:
        days_left = 999

    # 締切残り日数
    if 14 <= days_left <= 45:
        s += 30; reasons.append(f"締切{days_left}日=理想(+30)")
    elif days_left < 7:
        reasons.append(f"締切{days_left}日=短すぎ(+0)")
    else:
        s += 10; reasons.append(f"締切{days_left}日(+10)")

    # 参加チーム数
    team = row.get('teamCount', 0)
    if 500 <= team <= 1500:
        s += 30; reasons.append(f"{team}チーム=好バランス(+30)")
    elif team > 1500:
        s += 10; reasons.append(f"{team}チーム=激戦(+10)")

    # メダル対象か
    cat = str(row.get('category', '')).lower()
    if cat in ('featured', 'research'):
        s += 25; reasons.append(f"{cat}=メダル対象(+25)")
    elif cat == 'playground':
        s += 15; reasons.append("playground=練習向き(+15)")

    # 既参加は減点
    if row.get('userHasEntered', False):
        s -= 20; reasons.append("既参加(-20)")

    return s, days_left, reasons

# 3. 全コンペにスコア付与
today = datetime.now().replace(tzinfo=None)
rows = []
for _, row in df.iterrows():
    sc, days_left, reasons = score_competition(row, today)
    rows.append({'ref': row['ref'], 'score': sc,
                 'days_left': days_left, 'reasons': ' / '.join(reasons)})

ranked = pd.DataFrame(rows).sort_values('score', ascending=False)
print(ranked.head(5))

タスク3: 意思決定シナリオの判断

🪜 Step-by-Step 解説

1コンペ選びは「3軸」で考える

勝てるか × 学べるか × 終わるか。3つすべてが◎である必要はないが、2つが×のコンペは避ける。特に「終わるか」を軽視した途中放棄が最も多い失敗。

2--csv でメタ情報を機械処理可能にする

3締切日数「14〜45日」が理想の理由

4参加チーム数とメダルの関係

5「メダル vs 学習」の目的を明確にする

🧮「上位10%」を絶対順位に直す（文系向け）

# 参加者数ごとの Gold ライン
参加  100 チーム → 上位10% = 10位以内
参加 1000 チーム → 「上位10位 + 0.2%」に切替
                → 10 + (1000 × 0.002) = 12位以内が Gold

🏆 Kaggleでの実践的な使い方

コンペ選定の実務フロー

Expert を最短で取るための現実的な戦略

⚠️ よくある誤解・ミス

🚀 次のステップ

• 発展: 実際に kaggle competitions list --csv を実行し、今開催中のコンペにスコアを付けて「自分が参加すべき1つ」を選んでみる
• 次回予告: Phase 3 総復習「Kaggleコンペに参加し、Bronzeメダル圏内を目指す」（Day 089）— いよいよ Phase 4（青帯・GBDT）への橋渡し

📝 自己評価（解いた後に記入）