2023年7月24日から8月24日の間で開催された 機械学習予測コンペティション「SIGNATE Career Up Challenge」で、DeNAのデータサイエンティストの吉田が4位に入りました（参加者944人、投稿者600人）。

本コンペティションでは、走行距離やメーカー、車の状態などから中古車の価格を予測するタスクに取り組みました。入力は単純なテーブルデータですが、欠損値や表記ゆれ対策、カテゴリ変数が多いことが特徴でした。

吉田コメント「最終的にLB上で多くの方がシェイクしましたが、タスクとしてはいろいろと学びの多いコンペでした。GBDT系のモデルは2段階に重ねることで性能が高くなりました。1段階目で価格の高い/低いの2クラス分類モデルを作り、2段階目ではその予測確率を特徴量に加えて価格を予測するモデルを作成しました。NN系のモデルはシンプルにカテゴリ変数をEmbedding後にMLPに入力しました。アンサンブル時にNelder-Mead法で係数調整したところ、NN系モデルが強かったのが意外でした。今回はMAPEが評価指標でしたが、objectiveとしてMAPEやcustom objectiveをサポートしていないライブラリでは、代わりにMAEを指定してサンプルごとの重みにターゲットの逆数を指定することで対処できるなど、工夫しがいのあるコンペでした。」