表データのための機械学習モデル評価の再評価

タブularデータは、医療、金融、小売など機械学習が使われる多くの分野でよく見られるよね。研究者たちはこのタイプのデータから学ぶための新しいモデルを考え出すことが多い。でも、これらのモデルがどれだけうまくいくかを見るために、研究では通常、データ処理の標準化された手順を適用して評価するんだ。でも、こうした標準的なアプローチは、実際の世界の実践を反映していないかもしれない。真のモデリングは、データを準備し、有用な特徴を作るために特定のステップが必要なんだ。

この記事では、モデルだけでなくデータ自体に焦点を当てた機械学習モデルの新しい評価方法を提案するよ。Kaggleのコンペティションから10の関連データセットを分析して、各データセットのために専門的なデータ準備プロセスを作成したんだ。いろんなデータ処理方法でテストを行い、設定を調整して、こうした要因がモデルのパフォーマンスにどう影響するかを見てみた。主な結果は、特徴の準備をカスタマイズした後、モデルのランキングが大きく変わり、パフォーマンスの差が小さくなるということだよ。

#現在の評価方法の問題

ほとんどの研究は、タブularデータセットにおけるモデルのパフォーマンスを、データを分割する事前定義された方法に頼って評価していて、すべてのデータセットに標準のデータ処理を使っている。このやり方には2つの大きな問題があるんだ：

1. 評価プロセスが実際の実務者がやっていることには似ていないんだ。実務者は、各データセットに合わせた特定の方法でデータを準備することが多いから。
2. あるタスクに対して最高のパフォーマンスが出せる信頼できるベンチマークがないから、モデルがどれだけうまくいっているかを知るのが難しい。

この問題を解決するために、モデルからデータ自体に焦点を移すことを提案するよ。私たちの研究の主な貢献には、10の重要な実世界のデータセットのコレクション、各データセットに合わせたデータ準備プロセス、そして各データセットに対して最高の結果を測る方法が含まれるよ。

Kaggleのコンペティションを見直してデータセットを選んだんだ。私たちの知る限り、私たちの研究は現在利用可能なタブularデータセットに対する専門的な解決策の最も広範な範囲を提供しているよ。

#モデルランキングの変化

私たちの分析では、標準的方法の代わりに各データセットの特定のプロセスを使うとモデルの比較がどう変わるかを見たんだ。調査の結果はこうだよ：

1. データセット特有の準備を考慮することで、モデルのランキングは劇的に変わることがある。
2. 専門的な準備を適用すると、モデル間のパフォーマンスのギャップが減少し、多くがトップの結果を達成できる可能性がある。
3. CatBoostのような特定のモデルの強さは、特定の特徴準備を考慮することで変わることがある。なぜなら、このモデルは他のモデルにはない組み込みの特徴を持っているから。

#特徴エンジニアリングの重要性

特徴エンジニアリングは、既存のデータに基づいて新しい特徴を作成してモデルのパフォーマンスを向上させることだ。私たちの調査結果は、特徴エンジニアリングを通じてデータを強化することが、最適な結果を達成する上で重要であることを示唆している。既存のモデルはこのタスクを完全に自動化していないから、特徴準備は多くのプロジェクトの成功の鍵なんだ。

標準的なプロセスを使ってモデルを比較したとき、さまざまなモデルがそれぞれ大きく優位に立つことはなかったんだ。特定の特徴準備を取り入れたときにのみ、実質的なパフォーマンスの改善が見られた。これは、モデルの選択が重要である一方、行ったデータ準備のステップがパフォーマンスにさらに大きな影響を与える可能性があることを示しているよ。

#テスト時適応

私たちが見つけたもう一つの興味深い点は、テスト時適応（TTA）の概念だ。静的なデータでトレーニングされた多くのモデルが、時間の経過に伴う変化に適応する必要があるんだ。サンプルはしばしば一定の期間にわたって収集されるから、データセットが変わることがあるし、これらの変化に適応することがよく必要なんだ。ほとんどのタブularデータセットが静的に扱われているけれど、私たちの分析は、Kaggleの多くのコンペティションが時間的な特徴を示している強い証拠を示しているよ。

データの変化に適応することは、実際の応用において重要なんだ。私たちの結果は、現在の学術的な評価が実務者のニーズとあまり結びついていない可能性があることを示唆している。なぜなら、こうした変化の重要性を見落とすことが多いから。

#Kaggleコンペティションからの学び

Kaggleは、機械学習コンペティションが行われるオンラインプラットフォームだ。企業が本物の問題を投稿して、世界中の人々が自分のモデルを使ってそれを解決しようとするんだ。多くの研究が新しいアプローチとこれらのコンペティションの参加者のパフォーマンスを比較している。私たちの評価フレームワークは、これらのコンペティションを使って他の人が学べる高パフォーマンスの解決策を特定するんだ。

私たちは、タブularデータ研究でしばしば無視される3つの重要な要素に基づいて評価方法を設定したんだ：

1. カテゴリ特徴の処理など、重要な側面を簡略化せずに実世界のデータセットで評価すること。
2. 各データセットに特化した専門的なデータ準備プロセスを作成すること。
3. 隠れたテストデータセットで人間の専門家レベルとモデルのパフォーマンスを比較すること。

#適切なデータセットの選択

評価フレームワークを作成するために、私たちは以下の基準に合ったKaggleのコンペティションからデータセットを選んだんだ：

1. タブularデータを含むこと。
2. 参加者の数が多いコンペティションであること。
3. 金銭的なインセンティブがある場合やそれ以外のインセンティブがあること。

これらの基準でコンペティションを評価した後、合計で10のデータセットを分析のために選んだよ。

#エキスパートソリューションとデータ処理パイプラインの作成

私たちの評価フレームワークには3つのデータ準備方法が含まれているんだ。このうちの一つはモデル評価で一般的に使われるプロセスを踏むもので、他の2つは私たちが分析したデータセットに特化している。このアプローチにより、さまざまなモデルをより意味のある方法で比較できるんだ。

#標準化された前処理

この最初のパイプラインは、最小限の人間の入力で単一のモデルを評価するために重要なんだ。この方法では、欠損値を処理し、定数の列を削除しつつ、ターゲットが回帰タスク用にログ変換されるようにするんだ。これらのステップは関連する研究で一般的で、現在の学術評価の実践を反映している。

#エキスパート特徴エンジニアリング

各データセットについて、Kaggleから高パフォーマンスのソリューションを慎重に選んだんだ。データ準備を他のモデルコンポーネントから分離することに焦点を当てたよ。ほとんどのデータセットに対して、このパイプラインはモデルタイプに依存せず特徴エンジニアリング技術のみを含んでいるよ。

#テスト時適応

このパイプラインはエキスパート特徴準備を反映しているけれど、適用可能な場合はテストデータセットの情報を使用するんだ。多くのソリューションチームは、私たちが選んだ6つのデータセットの特徴を準備するためにテストデータを利用したよ。これが不公平に思えるかもしれないけれど、モデルがテスト時にすでに適応する特定の実世界のシナリオでは関連性があるんだ。

#モデルパフォーマンスの評価

私たちの評価フレームワークを使って、モデル選択、特徴エンジニアリング、テスト時適応などの個々の要因がパフォーマンスにどのように影響するかを評価したんだ。結果は明確で、標準の評価設定に単に頼っただけでは、さまざまなデータセットでの潜在的なパフォーマンスの一部しか見せないことが示されたよ。

#調査結果と意味

テストを通じて、特徴エンジニアリングの重要性は過小評価できないことがわかったんだ。これは全体的なモデルパフォーマンスを駆動する最も重要な要素なんだ。深層学習に基づいたモデルは、まだこの重要な側面を効果的に自動化していないよ。

テスト時適応の役割を特に見たとき、それは常にパフォーマンスの向上につながったんだ。これは、実世界のデータセットでは、モデルをトレーニングするために使用される特徴も、データの変化を反映するべきであることを示しているんだ。

私たちのフレームワークは、現在の学術評価がモデル中心のアプローチに偏っていることが多く、特徴準備の重要な役割やデータの時間的変化の影響を無視していることを強調している。私たちは今後の研究がこれらの側面をもっと徹底的に探求すべきだと提案するよ。

#今後の研究の方向性

タブularデータの機械学習改善に焦点を当てる研究者は、以下の方向性を考慮すべきだ：

1. 標準のAutoML評価と、データ特有のタスクを考慮したものの区別を行うこと。
2. 緊急なビジネスや産業のニーズを反映した実世界のデータセットを含むベンチマークを作成すること。
3. 様々なモデルに適した効果的な特徴エンジニアリング技術を自動化する方法を開発すること。
4. 時間的特徴を示すデータセットをターゲットにし、必要な適応を考慮したモデルを開発すること。

これらの問題に取り組むことで、タブularデータに機械学習を適用する際の実際の課題に対処できるように進展できるんだ。

#結論

要するに、タブularデータ用の機械学習モデルは、モデル中心の視点だけでなく、データ中心の視点から評価されるべきだ。私たちの調査結果は、効果的なデータ準備方法やデータの時間的変化に適応することが、パフォーマンスの結果に重要な役割を果たすことを強調しているよ。

この研究で提供された洞察は、現在の研究がどのように進められるべきかの調整を求めるものだ。特徴エンジニアリングの重要性、時間的変化の理解、ユニークなデータセットへの適応を強調することで、今後の研究は機械学習を実際のアプリケーションに近づけて、本当のメリットを提供できるようになるだろう。