nyanp/kaggle-plasticc

kaggle-plasticc's Issues

距離を特徴から除いた上で、ベイズ的に後から重ねる

シミュレータが持っている筈の、距離に対する各オブジェクトの観測確率を推定する。
一旦距離を除いてモデリングした上で、得られた各クラスの出力を変換する。

あるlight curve (x)が得られた時、それがクラスcである確率は

P(c|x) = P(x|c)P(c)/P(x)

P(x)はどのクラスに対しても同じなので、

P(c|x) ~ P(x|c)P(c)

P(c)は訓練データの数だけで求めると精度が低いので、距離(または距離とluminosity)の関数であると仮定し、訓練データから確率密度関数を推定。

P(c)は距離に対してsmoothなはずなので、少数のサンプルからGBDTに境界を解かせるより良いはず。うまく行けばclass99にも役立つ？

salt-2only model with lc augmentation

SNに特化したモデルを作り、oofを特徴に加える。
このとき、training dataからdetected=1の系列だけを抜き出した後、左右端をランダムに切り落とすaugmentation を加える。観測期間が欠損したデータの識別能力を上げる狙い。