皆さん、こんにちは、

約1200サンプルの小規模なMLプロジェクトに取り組んでおり、以下を予測しようとしています：

1. 感情状態（分類—6クラス）
2. その感情の強さ（1–5）

データセットには:

• journal_text（短く、ノイズの多い振り返り）
• メタデータの例として:
  • ストレスレベル
  • エネルギーレベル
  • 睡眠時間
  • 日中の時間帯
  • 前日の気分
  • 雰囲気タイプ
  • 顔の感情ヒント
  • 継続時間（分）
  • 振り返りの質

これまでに行ったこと

1. テキスト処理

TF-IDFを使用:

• max_features = 500 → tried 1000+ as well
• ngram_range = (1,2)
• stop_words = 'english'
• min_df = 2

得られた形状:

• 約1200サンプル × 500–1500特徴量

2. メタデータ

• カテゴリカルデータ（face_emotion_hint）を数値に変換
• 他のデータは数値のまま
• 欠測値の処理（XGBoost には NaN のまま、または簡易補完を適用）

また、エンジニアリングした特徴:

• text_length
• word_count
• stress_energy = stress_level * energy_level
• emotion_hint_diff = stress_level - energy_level

StandardScalerを用いてメタデータを標準化

テキストと組み合わせて:

from scipy.sparse import hstack X_final = hstack([X_text, X_meta_sparse]).tocsr() 

3. モデル

感情状態（分類）

XGBClassifierを使用:

• 精度 ≈ 66–67%

分類レポートは概ね良好で、混乱は主に隣接クラス間に見られる。

Intensity（初期分類）

• 精度 ≈ 21%（非常に低い）

4. 強度 → 回帰へ切替

XGBRegressorを使用:

• 予測を 1–5 に丸める

評価:

• MAE ≈ 1.22

現在の課題

1. 強度の改善があまり進んでいない

• 特徴量エンジニアリングとチューニングを行っても
• MAE は約 1.2 のまま
• わずかな改善のみ（約0.05–0.1）

2. TF-IDF のチューニングの混乱

• 特徴量を減らす（500）→ 精度が低下
• 増やす（1000–1500）→ やや良くなる

最適なバランスをどう見つけるか分からない

3. 特徴量エンジニアリングの効果は小さい

• 複数の特徴量を追加したが大きな改善はなし
• どんな特徴量が実際に強度に役立つか分からない

観察

• データセットは小さい（1200行）
• ラベルはノイズが多い（主観的な感情＋強度）
• モデルは近接クラスを混同する（予想どおり）
• テキストがメタデータよりも支配的に見える

質問

1. 順序予測（通常の回帰の代わりに、より良いアプローチはあるか？）
2. 特に感情強度のためのより良い特徴量のアイデアはありますか？
3. 他のモデル（LightGBM、線形モデルなど）を試すべきですか？
4. テキストとメタデータを組み合わせるより良い方法はありますか？

目標

単に精度を最大化するだけでなく、以下を満たすものを作ること：

• ノイズの多いデータを扱えること
• 汎用性が高いこと
• 現実世界の挙動を反映すること

ご提案や洞察をぜひお願いします