過去kaggleコンペでメルカリが「メルカリにおける値段推定」（Mercari Price Suggestion Challenge）を開催されました。今回の記事はkaggle1位の解析手法をまとめたいと思います。データ概要、可視化、1位の手法の３つの記事を分けています。今回はデータ概要を解説します。
目次
1. Kaggleメルカリコンペの概要
___1.1 コンペの概要
___1.2 コンペの目的
___1.3 コンペのルール
1. Kaggleメルカリコンペの概要
1.1 コンペの概要
Kaggleでメルカリコンペは株式会社メルカリが主催した、商品の適正な販売価格予測コンペです。訓練データとして、ユーザーが投稿した商品情報、商品の状態、ブランド名などデータによって、販売価格を予測するモデル作成が課題です。テーブルデータですが文章データも含まれているためNLPの知識が必要になります。kernel only コンペなので実験環境と実行時間に制限があります。
1.2 コンペの目的
目的：フリマアプリ「メルカリ」は、誰でも簡単に売買ができるフリマアプリで、出品時に売り手が商品の価格設定をする必要があります。価格を相場以上にすると売れませんし、相場以下にすると損をしてしまいます。適正な販売価格と設定のために、相場を調べておけば解決できますが、手間がかかります。そのため、販売者が投稿した情報を基に「適正な販売価格」を予測するシステムを目的とします。
1.3 コンペのルール
賞金： 1位60,000米ドル、2位30,000米ドル、3位10,000米ドル
期間： 2017/11/22 ~ 2018/02/22
参加チーム数：2,382
環境：kernel only
kernelの環境は 4cores / 16GB RAM / 1GB disk / GPUなし で計算時間を60分未満です。
評価：RMLSE Root Mean Squared Logarithmic Error
定義は
RMLSEスコアが低ければ低いほど、小さい誤差で値段を推定できます。
詳細：https://www.kaggle.com/c/mercari-price-suggestion-challenge/overview