【Kaggle】はじめまして、Kaggleさん！【初心者】

みなさん、こんにちは！
本日は初めて目にする
不思議な場所
おもしろい方が集まっているKaggleについて、一緒にのぞいていきましょう～

<h1>Kaggleってなに？</h1>
Kaggleについての説明は簡単に言うと<b>Pythonなど自然言語を処理して、予測するAIを作っていく！</b>ものだと勝手に解釈しています（個人の見解）

https://www.kaggle.com/

そのため、たくさんの天才たちがしのぎを削ってコンペに参加しています。そこに入っていくのはなんと恐れ多いことか…

ちなみに、アカウントの画像はAIで生成してうまくいったものを採用していますw

<h2>なぞの数字に戸惑う…

そうは言っても、始めてみないとなにも変わらない。

なんとかアカウントを作って、恐る恐るノートを投稿。
最初はチュートリアルにあるものをまるパクリしてますw

https://www.kaggle.com/code/testlab2000/notebooke920fa7950

<b>Public Scoreってなんやねん！</b>
<b>Best Scoreの数字はなに！？</b>

わからないことが多いです…（いまだにつかみきれてない）

<h2>ちょっと勉強してみる</h2>

そんなとき、図書館である本を見つけて驚いてしまった！

<b>これ、Kaggleのタイタニック課題のやつやん！</b>

急いで借りた本はこちら！

<image>![スクリーンショット 2025-06-05 235450.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084306/c2034e5b-7f03-422c-86db-57618781f03f.png)

https://www.amazon.co.jp/Python%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%81%AE%E6%95%99%E7%A7%91%E6%9B%B8-%E7%AB%8B%E5%B1%B1-%E7%A7%80%E5%88%A9/dp/4296201603

この本の中にあるコードをGoogle Colabに書いて動作を確認…

そこで学んだことは以下の通りです！
<dl>
  <dt>ライブラリ：datetime、dateutil、timezoneの使い方</dt>
  <dd>時間の同期に必要なライブラリたち。なにしろ思っていたより使いやすくてびっくり！</dd>
  <dt>ライブラリ：matplotlib.pyplotの使い方</dt>
  <dd>ザ・Pythonという描画ライブラリ。描けた時は感動した…</dd>
<dt>ライブラリ：pandasの使い方</dt>
  <dd>よくKaggleで見るけど使い方が分からなかったライブラリ！またも感動…こんなに簡単に統計を出してくれるなんて！</dd>

画像編集もありましたが、今回は統計の方面に興味があったためそちらを食い漁りました。

<h2>いざ出陣！</h2>

ちょっと自信がついてきたので、さっそくKaggleのNoteBookを投稿してみます！

https://www.kaggle.com/code/testlab2000/excise-csv-reading-mapping

<h3>まずはライブラリをインポート</h3＞

ライブラリをインポートします。

この時、tensorflow_decision_forestsのバージョンを確認するようにしています。エラーが出た時に解決しやすくなります。

（追記）なんか、書きやすくなってるみたいですね…
>import ydf
>model=ydf.RandomForestLearner(label="l").train(ds)

<h3>データの場所を確認してからCSV読み込み</h3＞

Kaggleの場所をいくら探してもデータファイルが見つからないとのことだったため、ファイルの所在地一覧で探します。

このままパスを指定できるため、Kaggleでは必須かもしれませんね～

その後にデータファイル（今回は日本のYoutubeの動画についてのCSV）を読み込ませます。

https://www.kaggle.com/datasets/datasnaek/youtube-new

<h3>実践！データの描画！</h3＞

ここから、先に紹介した本の出番になります！

まずは、それぞれの相関係数を出していきます。

![スクリーンショット 2025-06-06 001420.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084306/910feae9-34e6-4eec-8c2d-247e5421e603.png)

ふむふむ…いいかんじ！

それをマッピングするとどうなるんだろ…

![スクリーンショット 2025-06-06 001527.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084306/4cb7e0f5-da70-46cc-bbed-ad584ce2e330.png)

めちゃわかりやすい！！！！感動！

見てみると、閲覧数といいね、バッド数、コメントの数には相関関係があるようですね！

ただ、これだとちょっと見にくいので係数も一緒に表示してみましょう！

![スクリーンショット 2025-06-06 001842.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084306/58395158-89ad-45d8-8225-204a3eb6824b.png)

最高です！これでどれだけ強い相関があるかが一目瞭然ですね～

最後に、相関係数が強いグラフはどのように散布しているかが気になって、２つの因子を取り出して比較してみました～

まずは閲覧数といいねの数の散布図（係数：0.85）

![スクリーンショット 2025-06-06 002126.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084306/f417fc03-295b-4a31-b8eb-3e79df8f1284.png)

つぎに閲覧数とバッドの散布図（係数：0.80）

![スクリーンショット 2025-06-06 002254.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084306/5f416869-e8b6-4647-931d-16ae22048288.png)

こちらは、閲覧数が少なくてもバッドが多い動画が少し目立ちますね～

最後に閲覧数とコメント数の比較（係数：0.84）

![スクリーンショット 2025-06-06 002418.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084306/7da45de7-c880-4bb1-916a-f80174842a49.png)

閲覧数が多くてもコメントが少ない・ない動画もあるため妥当なラインですね！

<h2>データの描画してみて</h2>

今回はYoutubeの動画について分析してみました！

やっていて、こんなこともできるんだ～となったのは非常におもしろかったです！

ただ、今回は予測モデルを作成できずに終わってしまいました…（データの前処理が難しすぎる！）

今度はスコアが出せるように頑張りたいです～