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2021年からTabular Playground Seriesコンペが始まった。

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[コード公開]

左側の一覧からcodeを選んでも、何のコンペにも紐づかないコードとして公開されてしまう。

なので、コンペを選んだ後にcodeを選択する。

最後はshare。

[Kaggle APIを利用]

• .kaggleフォルダは自分で作る。

• jupyterでコード実行する時は!kaggle

[文献]

• Kaggleで勝つデータ分析の技術 (2019年10月出版)

• Kaggle コンペティション チャレンジブック (2020年12月出版)

[Copy and Edit]

他の人のnotebookをコピーして、その場で実行できる。

[Google Colabを使う場合]

Kaggle APIのセットアップ： 右上のユーザーアイコンをクリックし、「Account」を選択します。 Account Settings ページが開き、ページの下にある「API」セクションをスクロールしてください。「Create New API Token」ボタンをクリックして、kaggle.jsonファイルをダウンロードしておきます。

from google.colab import files

# kaggle.jsonファイルをアップロード。

files.upload()

# ディレクトリを作成してkaggle.jsonファイルを移動。

!mkdir -p ~/.kaggle

!cp kaggle.json ~/.kaggle/

!chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json

# Dog Breed Identificationのデータをダウンロード。

!kaggle competitions download -c dog-breed-identification

# ダウンロードしたzipファイルを解凍。

!unzip -q dog-breed-identification.zip -d dog_breed_data

# 解凍されたファイルのリストを表示して確認。

!ls dog_breed_data

Google Colabではメニューバーから「ランタイム」を選択し、「ランタイムのタイプを変更」で「GPU」を選択すればOK。

data_dir = "/content/dog_breed_data"

[リンク]

• Kaggle Past Solutions

[その他]

• notebookは昔はkernelと呼ばれていた。

• 2018年6月にheads or tails氏が初めてKaggle Kernels Grandmasterの称号を取得した。