Day 145 — コンペ戦略⑤ — Gold 3枚達成プラン総括

📚 背景知識（読んでから問題へ）

🎯 問題

タスクA（戦略・記述）

以下3点をそれぞれ2〜3文で説明する。

タスクB（実装・シミュレーション）

import numpy as np

N_SIM = 20000
D_TOTAL = 10

PUBLIC_LB_NOW = 0.803
GOLD_CUTOFF_PUBLIC_EST = 0.815
SHAKEUP_STD = 0.006
CUTOFF_DRIFT_MEAN = 0.003
CUTOFF_DRIFT_STD = 0.004
TARGET_PROB = 0.70

# 活用（exploit）: 逓減する改善（Day141-144と同じ構造）
EXPLOIT_GAIN_BASE = 0.0018
EXPLOIT_DECAY = 0.88

# 探索（explore, Day142方式）
EXPLORE_DAYS = 4
P_BREAKTHROUGH = 0.25
BREAKTHROUGH_LOW, BREAKTHROUGH_HIGH = 0.006, 0.010
MISS_GAIN = 0.0005

# チームマージ（Day143方式）
MERGE_DAY = 2
INTEGRATION_DAYS = 2
PARTNER_MEAN = 0.803
PARTNER_STD = 0.015
RHO_LOW, RHO_HIGH = 0.3, 0.9
ENSEMBLE_GAIN_MAX = 0.010
TEAM_GAIN_BASE = EXPLOIT_GAIN_BASE * 1.5
P_MERGE_FAIL = 0.15

💡 ヒント

def strategy_merge(rng, blend_mode):
    own_at_merge = PUBLIC_LB_NOW + gain(EXPLOIT_GAIN_BASE, EXPLOIT_DECAY, 0, MERGE_DAY)
    partner_score = rng.normal(PARTNER_MEAN, PARTNER_STD, N_SIM)
    rho = rng.uniform(RHO_LOW, RHO_HIGH, N_SIM)
    ensemble_bonus = ENSEMBLE_GAIN_MAX * (1 - rho)

    if blend_mode == "optimal":
        blended = np.maximum(own_at_merge, partner_score) + ensemble_bonus
    else:
        blended = (own_at_merge + partner_score) / 2 + ensemble_bonus

    remaining = max(D_TOTAL - MERGE_DAY - INTEGRATION_DAYS, 0)
    fail = rng.random(N_SIM) < P_MERGE_FAIL

    success_final = blended + gain(TEAM_GAIN_BASE, EXPLOIT_DECAY, 0, remaining)
    fail_final = own_at_merge + gain(EXPLOIT_GAIN_BASE, EXPLOIT_DECAY, MERGE_DAY, remaining)
    return np.where(fail, fail_final, success_final)

def p_medal(own_final, rng):
    own_private = own_final + rng.normal(0, SHAKEUP_STD, N_SIM)
    cutoff_private = (GOLD_CUTOFF_PUBLIC_EST
                       + rng.normal(CUTOFF_DRIFT_MEAN, CUTOFF_DRIFT_STD, N_SIM)
                       + rng.normal(0, SHAKEUP_STD, N_SIM))
    return (own_private > cutoff_private).mean()

✅ 模範解答

for name, fn in strategies.items():
    rng = np.random.default_rng(0)
    own_final = fn(rng)
    rng2 = np.random.default_rng(1)
    p = p_medal(own_final, rng2)
    print(f"{name:24s} mean_final={own_final.mean():.5f} P(medal)={p:.3f}")

# ============ 実測結果（タスクB-4） ============
# A_exploit_only           mean_final=0.81382 std=0.00000 P(medal)=0.327
# B_explore_then_exploit   mean_final=0.81731 std=0.00659 P(medal)=0.467
# C_merge_optimal          mean_final=0.82472 std=0.00875 P(medal)=0.697   ← 最良
# D_merge_naive            mean_final=0.81951 std=0.00765 P(medal)=0.545
#
# best strategy = C_merge_optimal  P(medal)=0.697（TARGET_PROB=0.70にわずかに届かない）
#
# --- 追加検証3: 最良戦略(C_merge_optimal)起点でrequired_deltaを二分探索 ---
# required_delta(C_merge_optimal起点) = 0.00010

📊 結果の可視化

🪜 Step-by-Step 解説

1なぜ4つの戦略を「同じp_medal関数」に通す設計にするのか

strategies = {
    "A_exploit_only": strategy_exploit_only,
    "B_explore_then_exploit": strategy_explore_then_exploit,
    "C_merge_optimal": lambda rng: strategy_merge(rng, "optimal"),
    "D_merge_naive": lambda rng: strategy_merge(rng, "naive"),
}

2なぜB(探索して活用)はC(マージ×最適)に及ばないのか

# B_explore_then_exploit   P(medal)=0.467
# C_merge_optimal          P(medal)=0.697

3なぜ最良の戦略でもTARGET_PROBにわずかに届かないことがあるのか

# C_merge_optimal  P(medal)=0.697   (TARGET_PROB=0.70)
# required_delta(C_merge_optimal起点) = 0.00010

🔁 追加検証（EXPLORE_DAYS・MERGE_DAYを変化させた場合）

# --- EXPLORE_DAYSを変えた場合（B_explore_then_exploit） ---
# EXPLORE_DAYS=0  mean_final=0.81382  P(medal)=0.327  (=exploit_onlyと同じ)
# EXPLORE_DAYS=2  mean_final=0.81515  P(medal)=0.388
# EXPLORE_DAYS=4  mean_final=0.81731  P(medal)=0.467   ← 今日のメイン設定
# EXPLORE_DAYS=6  mean_final=0.82003  P(medal)=0.557
# EXPLORE_DAYS=8  mean_final=0.82319  P(medal)=0.645

# --- MERGE_DAYを変えた場合 ---
# MERGE_DAY=1 mode=optimal  mean_final=0.82502  P(medal)=0.698
# MERGE_DAY=1 mode=naive    mean_final=0.81991  P(medal)=0.559
# MERGE_DAY=2 mode=optimal  mean_final=0.82472  P(medal)=0.697   ← 今日のメイン設定
# MERGE_DAY=2 mode=naive    mean_final=0.81951  P(medal)=0.545
# MERGE_DAY=4 mode=optimal  mean_final=0.82352  P(medal)=0.671
# MERGE_DAY=4 mode=naive    mean_final=0.81804  P(medal)=0.497
# MERGE_DAY=6 mode=optimal  mean_final=0.82135  P(medal)=0.603
# MERGE_DAY=6 mode=naive    mean_final=0.81556  P(medal)=0.414
# MERGE_DAY=8 mode=optimal  mean_final=0.81800  P(medal)=0.480
# MERGE_DAY=8 mode=naive    mean_final=0.81192  P(medal)=0.301

🧮 数学・統計の補足（文系向け）

🏆 Kaggleでの実践的な使い方

よく使われるコンペカテゴリ: ☑ 表形式データ（Tabular） / ☑ 自然言語処理（NLP） / ☑ 画像認識（CV） / ☑ 時系列（Time Series）

⚠️ よくある誤解・ミス

🚀 次のステップ

• 発展: 今日は4つの戦略を独立に評価したが、実際には「探索してからマージする」「マージしてから残り日数でさらに探索する」といった戦略の組み合わせも可能である。strategy_mergeのsuccess_finalの中にBの探索メカニズムを組み込んだハイブリッド戦略を実装し、P(medal)がさらに改善するか試してみましょう。また今日はP_MERGE_FAIL=0.15を固定したが、パートナー候補が複数いる場合に「並行して複数人に声をかける」ことで実効的な失敗確率が下がる効果も検証する価値があります
• 次回予告: Phase6の詳細テーマリスト(1-20、SOTA手法追跡→カスタムアーキテクチャ→高度なアンサンブル→コンペ戦略)を本日で完了しました。roadmap.mdに記載されたPhase6の主要テーマのうち、まだ扱っていない「解法公開・フォーラム — Discussionで上位ソリューションを学ぶ」に次回から取り組む予定です

Phase 6 の学習マップ（全20テーマ・本日で完了）

Day141で最終提出の選び方、Day142で探索/活用トレードオフ、Day143でチームマージ、Day144でメダル圏内までの距離の見積もり、Day145でこれら4つを統合して比較した。最良の戦略(早期マージ×最適ブレンド)でもGold到達確率は69.7%と目標の70%にわずかに届かず、あと0.0001程度の上乗せが必要という結論で、Phase6の詳細テーマ表を締めくくった。

📝 自己評価（解いた後に記入）