Playbook dos Grandmasters do Kaggle: 7 Técnicas de Modelagem Testadas para Dados Tabulares

TL;DR

• Um playbook repetível, acelerado por GPU, para dados tabulares que escala desde milhões de linhas até pipelines de produção.
• Comece com baselines diversos entre famílias de modelos para mapear o cenário de dados desde cedo.
• Use ferramentas aceleradas por GPU (cuDF, cuML, XGBoost, LightGBM, CatBoost, redes neurais) para acelerar experimentação e engenharia de features.
• Ensembling (hill climbing e stacking) e pseudo-labeling elevam o desempenho além de modelos únicos, mantendo a prática em escala.
• Valide com validação cruzada e verificações de dados para evitar drifts de distribuição e vazamentos temporais.

Contexto e antecedentes

O playbook condensa lições de anos de competições do Kaggle em um sistema repetível para resolver problemas tabulares do mundo real rapidamente. Enfatiza experimentação rápida e validação cuidadosa como fundamentos de qualquer esforço de modelagem. Os autores destacam que o maior motor é o número de experimentos de alta qualidade que podem ser realizados, e que a velocidade deve ser otimizada em todo o pipeline, não apenas no treinamento do modelo. A validação cruzada é apresentada como pilar para obter desempenho confiável, com orientações para ajustar a estratégia de CV a como os dados de teste são estruturados. Essas práticas são apresentadas junto de abordagens práticas com aceleração por GPU que tornam a modelagem tabular em grande escala viável. A fonte principal que frameia essas práticas é o NVIDIA Dev Blog, que enfatiza a aceleração por GPU como facilitador prático para conjuntos de dados reais e fluxos de trabalho. As ideias e técnicas vêm do NVIDIA Dev Blog. Na prática, os practitioners começam verificando a qualidade dos dados além do básico — observando a distribuição treino-teste e padrões temporais no alvo. Esses checks ajudam a revelar desvios de distribuição ou tendências temporais que um modelo treinado com dados históricos pode não capturar na produção. A importância da validação cuidadosa é reforçada por exemplos do mundo real, como a solução vencedora da Amazon KDD Cup ’23, que identificou um deslocamento treino-teste e padrões temporais que orientaram a abordagem final. Para traduzir teoria em prática, o playbook defende aceleração por GPU no início e com frequência. Dados com milhões de linhas podem tornar oper ações baseadas em pandas muito lentas; o cuDF permite realizar comparações de distribuição e correlações em escala rapidamente. Essa aceleração não se limita ao treinamento de modelos, mas se aplica a todo o pipeline para acelerar exploração de dados e engenharia de features. A aceleração por GPU é central na abordagem.

O que há de novo

O cerne do playbook são sete técnicas testadas em competição, cada uma projetada para ser prática com GPUs e complementar as outras no problema de tabular em escala. As técnicas formam um fluxo de trabalho coeso que equilibra velocidade com validação, demonstrado em várias competições do Kaggle e cenários do mundo real.

• Baselines com diversidade de modelos: Em vez de depender de um único baseline, a equipe começa com um conjunto de modelos diversificados — modelos lineares, árvores de reforço gradient (GBTs) e redes neurais pequenas — avaliados lado a lado para mapear o comportamento dos dados e guiar experimentação posterior. Baselines fornecem verificação rápida e ajudam a evitar vazamentos quando mudanças são introduzidas. Em uma competição, um ensemble simples de GBMs, redes neurais e SVR já apresentou desempenho competitivo; um único SVC também poderia ter resultado alto em outra configuração. Exemplo no playbook.
• Experimentação acelerada por GPU: Treinar uma ampla variedade de modelos em CPUs é lento; a aceleração por GPU com cuDF para estatísticas, cuML para regressão e XGBoost, LightGBM, CatBoost e redes neurais aceleradas por GPU permite insight rápido e ciclos de iteração mais curtos.
• Engenharia de features em escala: A engenharia de features continua sendo uma das formas mais eficazes de aumentar a precisão em dados tabulares. A tarefa de gerar milhares de features com pandas em CPU é impraticável; o cuDF acelera operações de groupby, agregação e encoding, viabilizando exploração de features em grande escala. Um exemplo concreto é a combinação de colunas categóricas para criar interações que capturam sinais ausentes nos dados originais.
• Ensembling: hill climbing e stacking: Hill climbing inicia com o modelo mais forte e adiciona progressivamente outros modelos com pesos diferentes, buscando apenas combinações que melhorem a validação. Com CuPy, as métricas são vetorizadas na GPU para avaliar milhares de combinações de pesos em paralelo, tornando viável testar muitas blends. Stacking vai além ao treinar um modelo de segundo nível sobre as saídas dos modelos-base. Os dois métodos são mostrados com resultados de primeira posição em competições onde diferentes famílias de modelos são combinadas com sucesso.
• Pseudo-labeling: Usar dados não rotulados com as previsões do melhor modelo para criar rótulos falsos auxilia na melhoria da robustez, especialmente quando labels suaves são usados para regularização. O BirdCLEF 2024 é citado como exemplo onde o pseudo-labeling expandiu o conjunto de treinamento com rótulos suaves para melhorar a generalização a novas espécies.
• Validação e checagens de dados: A validação cruzada deve refletir a estrutura dos dados de teste. Além disso, checagens para diferenças entre treino e teste e para padrões temporais no alvo ajudam a evitar surpresas na produção. Sucessos reais citados incluem o vencedor da Amazon KDD Cup ’23, onde drift de distribuição e padrões temporais moldaram a metodologia final. Essas técnicas são apresentadas como um sistema prático, não apenas como truques isolados, com foco em transformar notebooks de pesquisa em pipelines de produção com aceleração por GPU. A ênfase permanece em experimentação rápida, validação cuidadosa e um pipeline ágil que funciona bem com ferramentas aceleradas por GPU.

Tabela rápida: tipos de modelos e papéis nas baselines

| Tipo de modelo | Papel nas baselines | Observações |---|---|---| | Modelos lineares | Baselines rápidos e interpretáveis | Úteis para estabelecer sinal e detectar vazamentos |Árvores de Boosted (GBTs) | Desempenho sólido em várias tarefas tabulares | Complementam modelos lineares |Netas neurais pequenas | Capacidade não-linear | Úteis quando interações são complexas |SVM/SVR | Baseline adicional | Mostra fronteiras de decisão diferentes |Outros (componentes de ensemble) | Sinal complementar | Usado em hill climbing e stacking |

Principais conclusões

• Um fluxo de trabalho completo, acelerado por GPU, é essencial para obter resultados de alto nível em grandes conjuntos de dados tabulares.
• Começar com baselines diversificados ajuda a entender o comportamento dos dados e a evitar vazamentos desde o início.
• Usar validação cruzada alinhada à estrutura de teste fornece estimativas mais confiáveis de desempenho.
• Escalar engenharia de features com ferramentas aceleradas por GPU revela sinais escondidos entre milhares de features.
• Ensembling (hill climbing e stacking) traz ganhos ao combinar forças de modelos diferentes, especialmente com aceleração por GPU.
• Pseudo-labeling pode aproveitar dados não rotulados para melhorar a robustez quando usado com rótulos suaves.
• Validação, checagens de dados e um pipeline repetível são críticos para transitar de sucesso em competições para implantação em produção.

Referências

• NVIDIA Dev Blog: The Kaggle Grandmasters Playbook: 7 Battle-Tested Modeling Techniques for Tabular Data. https://developer.nvidia.com/blog/the-kaggle-grandmasters-playbook-7-battle-tested-modeling-techniques-for-tabular-data/