願黎先生平安

今天12月8日，很多人談論的話題仍停留在12月7日，我自己就興趣不大——對我來說，昨天唯一值得一提的，就是「偷襲珍珠港」84周年，除此之外，都是一些污糟邋遢嘢，眼不見為淨。

今天，我只想起黎智英，因為這是他的78歲生日。一晃眼，他在獄中已過了5年，「肥佬黎」早就不肥了。近日看到他的女兒黎采及兒子黎崇恩接受法新社訪問，提到老父健康日差、待遇欠佳，令聞者心酸。

據兩人說，患有糖尿病的黎智英被單獨囚禁，牢房沒冷氣，盛夏時氣溫可飆升至攝氏44度。五年下來，黎消瘦了很多，身體虛弱，指甲呈紫、灰及綠色，然後脫落，牙齒亦漸漸腐爛。

女兒又說，父親是虔誠天主教徒，獄吏卻不允許他領聖餐，又做一些小動作，嘗試摧毀他的意志。例如獄吏得悉黎智英喜歡咖哩醬後，他「非但沒有得到更多咖哩醬，反而變成一點也沒有（instead of having extra curry sauce, he has no curry sauce at all）」。

訪問曝光後，特區政府照例反駁，聲稱「黎智英羈押期間得到適切待遇及醫療照顧」，並對法新社及其他一些媒體「予以強烈譴責」，形容他們「污衊香港法治的卑劣用心昭然若揭，違背新聞工作者專業操守」云云。

關於黎智英獄中狀況的報道及特區政府的反駁，我已經多次評論了，來來回回，都是那幾個論點。例如政府僅空泛地聲稱有「良好的通風環境」，卻從未具體提及牢房有沒有能讓自然光及新鮮空氣進入的窗（這是聯合國《囚犯待遇最低限度標準規則（曼德拉規則）》第14條的要求）。

政府屢稱為黎智英提供「合適和及時的醫療支援」、「有益健康的食物」，那現在這個老人家的齒甲變色腐爛脫落，又是否屬實？至於「宗教服務」，政府說法也極空泛，只說「有安排專職教士按黎智英的意願提供宗教服務」。請問是否包括「領聖餐」呢？一年領多少次，又是否能讓公眾知道？

政府的反駁聲明，總怪責外媒「抹黑香港特區，令公眾誤信黎智英的羈押和醫療服務安排惡劣」，卻不願承認公眾的「誤信」，很大程度上是源於港府的「反駁」詞不達意、理曲氣弱，內容又空洞無物。你想證明外媒「抹黑」，很簡單，正面回應我上面幾個問題就是了。

對於普通人來說，監獄狀況從來是個黑洞。真正知情的只有政府。若政府發言人含糊其詞、答非所問，做不好解說工作，從而影響香港聲譽，那麼最該譴責的就是相關官員，而非無法fact-check獄中狀況的外媒。

我認識一位曾被囚於赤柱的朋友，他沒嚐過單獨囚禁，但已覺得赤柱狀況不人道，如囚室內沒風扇、一天頂多只能喝三個漱口杯份量的水等（這是他告訴我的親身經驗）。在這樣的環境，還要被各種「小動作」折磨，很難想像年邁體弱的黎智英還可以撐多久。

萬一他不幸死在監獄，無論港府如何聲色俱厲地反駁，全世界也勢必指責中共「不人道」、「反人權」、「虐待良心犯至死」，到時背負這些污名的，除了港府，還有習近平總書記。

希望港府能真正改善對黎智英及其他囚犯的待遇——就算不care獄中人的健康，也請勿給北京主子添煩添亂。謹祝黎生平安。 December 12, 2025

12/9 (Tue) Hey！『NOiZE🎶KiTTEN🐈』店長のDJ Girlです！寒い朝は布団が恋人…でもコーヒーの香りで誘惑して起きるぞ！😈🛌
コロンビアの豆は、甘み・酸味・コクのバランスが完璧な「優等生」！マイルドな口当たりは、朝一番の耳に優しいアコースティックギターみたいだね。地域によって味が全然違うんだけど、豆選ぶ時「国」で選ぶ？それとも「味の解説」で選ぶ？🇨🇴⚖️

Hey! This is DJ Girl, the manager of "NOiZE🎶KiTTEN🐈"! On cold mornings, my blanket is my lover... but I'll tempt myself up with the smell of coffee! 😈🛌 Colombian beans are "honor students" with a perfect balance of sweetness, acidity, and body! The mild mouthfeel is like an acoustic guitar that's gentle on the ears first thing in the morning. Flavors vary by region, but do you choose beans by "Country"? Or by "Flavor description"? 🇨🇴⚖️

🔮Today's Coffee Fortune🔮
Lucky Method: 中挽き
Knowledge Check ✅: グラニュー糖くらいの粒度。どんな抽出器具にも合う、最もスタンダードな挽き目だよ。
Vibe Up Logic ⚡️: 基本が大事！奇をてらうより、王道のスタイル（基本）をしっかり固めることで、揺るがない信頼をゲットできるよ！

🔮Today's Coffee Fortune🔮
Lucky Method: Medium Grind
Knowledge Check ✅: Granulated sugar size. The most standard grind that fits any brewing equipment.
Vibe Up Logic ⚡️: Basics are important! Instead of being eccentric, solidify your royal road style (basics) to get unshakable trust!

「NOiZE🎶KiTTEN🐈」というX上でライブハウスカフェ＆バーというポストをしています！
今月は毎日朝5時にコーヒートーク、夕17時お酒の豆知識をポストしてますー🎶💙
リプ欄で宣伝、画像や動画の貼り付けを解放してます。気軽にリプしてくださいねー🎶💙

I'm running "live house cafe & bar" style posts on X called "NOiZE🎶KiTTEN🐈"!
This month, I'm posting "coffee talk" every morning at 5 AM, and fun facts about alcohol every evening at 5 PM (17:00)! 🎶💙
The reply section is totally open for your own promos, and for posting pics and videos. Feel free to reply anytime! 🎶💙 December 12, 2025

最高のステージありがとうございました！！！お誕生日とライブが偶然被ったことが本当に運命的なできことで最高の誕生日になりました🥰🫶　これからもたくさんの笑顔をみんなに届けるようめちゃくちゃ頑張るのでこれからの応援もよろしくお願いします✨🙌

Thank you for the amazing stage!!! The fact that the live happened to be on my birthday is some sort of fate, it was the best birthday every🥰🫶 I hope to bring many smiles to everyone from here on out and will work extra hard to do so!!! Hope you will continue to watch my journey✨🙌

여러분 마니마니 사랑해요‼️최고의 무대 와 생일축하 너무 감사합니다 ☺️ 앞으로도 열심히 하겠습니다
#Sitrソウル December 12, 2025

えっと・・・・

10日くらい前に、Kaggleのコミュニティコンペ(2値分類・破産しそうな顧客を予測)を立ち上げたのをすっかり忘れてた😂

< コンペのURL >
https://t.co/wYYKToxywu

< 専用のWebアプリ >
https://t.co/46Wcyskz2Z
(id, password ともに、 kenken）

完全に放置していたので・・・
今朝、1時間くらい、ざっとデータを見てみました(Quick EDA)🤔

朝、投稿する時間がありませんでした(w)

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< 欠損値の確認 > 写真1枚目

DataFrameを確認すると、train_df と test_df のどちらも「None」の文字が。
・・・ということで、欠損値の状況をざっと確認してみました。

どちらのDataFrameに対しても、
- Category_1 の欠損値割合が16%以上
- Numeric_3 の欠損値割合は1%以下であるけど、確実に存在

GBDTを使えば、欠損値があっても、学習&予測を実行してくれるけど・・・
仮に、この欠損値が重要な要因だとすると、この取り扱い方法(補完)が、勝敗を左右する可能性も🤔

僕のテーブルデータコンペの経験上、
Neural NetworkやTabNetを使い、欠損値の補完方法で精度が大きく変動する場合は、
真剣に補完方法を検討した方が良いですね。
今回のように、サンプルサイズがある程度大きい場合は、LightGBMを使って欠損値自体を補完すると刺さるケースが多かったです。
(train_dfで、欠損値以外のデータをフィルタリングし、それを学習データとし、欠損値となっているレコードを予測対象データとして、欠損値を補完していくイメージです）
興味があれば、是非、実装してみてください😎✌️

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< 相関性ヒートマップの可視化 > 写真2枚目

まぁ、そもそも、線形で捉え切れるのか？！という疑問はさておき・・・・
最初のEDAですから、一応、把握しておくべきポイントですよね🤔

賛否両論あるとは思いますが、カテゴリ変数も相関性ヒートマップに加えたかったので、
One-Hot-Encodingを施し、可視化。

Targetに対して、確認してみると・・・
Category_1_nan = -0.34
Category_1_Area_2 = 0.13
Category_1_Area_3 = 0.13

はてさて・・・これを、どう考えるべきでしょうかね🤔

唯一のカテゴリ変数である"Category_1"の取扱い方が重要となりそうな気もしますね・・・🤔

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< Adversarial テスト > 　写真3枚目

これは、コンペでも実務でも、個人的に非常に大切にしている確認です。

何をしているかというと、train_df(学習データ)の説明変数と、test_df(予測対象データ)の説明変数の分布や傾向が変化していないかを確認&テストしています。

時系列データなんかではよくありますが、
モデル学習時のデータと、予測実行時のデータの傾向が変わり(ドラフトが発生)、学習済みモデルが使い物にならなくなっている・・・
こんな状況になっていないかを、LightGBMを使って確認しています。
MLOpsの文脈でも、適度な頻度で実施・確認することは非常に大切です。

具体的に何をしているかというと・・・
1. train_dfから、目的変数を削除
2. Label変数を用意し、train_df=1, test_df=0 を代入
3. LightGBMを使い、交差検証を実行
4. 検証データによるAUCが、0.5近辺（ランダム予想)であれば、train_dfとtest_dfの説明変数の傾向や分布に、大きな変動はないと考える。

今回の結果では、auc(validation_data)_mean = 0.5064 なので、
ある程度、特徴量をこねくり回しても(笑)、shakeに巻き込まれる心配は少ないかもしれないですね🤔
(Public ScoreとPrivate Scoreのサンプルサイズも要確認ですけど）

個人的に少し気になるのが、auc(train_data)_mean が 0.6799と、かなり悪い点ですかね。
これは何を示唆しているのか・・・・🤔

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< 因子分析によるBipLot >　写真4枚目

なんか、面白い発見でもないかな〜と思い、毛色を変えて、因子分析でもしてみました😂
各数値変数がめちゃくちゃ偏った分布なので、Yeo-Johnson変換を実施。
質的変数に対しては、One-Hot-Encoding(欠損値には、_nanという変数に変換)

すると・・・

Factor Scoreを見ると、どうも、4つのグループに分かれて見えるような😳
Factor Loadingを確認すると、質的変数のCategory_1 の影響を強く受けているだけ？！🤔
だとしたら、欠損値の取扱がかなり重要になりそうだし・・・
Category_1とは別の要因で、4グループに分かれているのであれば、Clusteringで特徴量生成(n_components=4)したら刺さるかもしれませんね・・・
或いは、サンプルサイズが大きいけど、頑張って、ベイズのランダム切片とかのアプローチをしてみたら刺さるかも🤨
(ベイズなら、欠損値も程よく対処してくれるし）

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興味のある方は、ご自身で実装してみても良いし・・・
生成AIに実行させて確認しても良いと思います。

昔より、遥かに試行錯誤が楽になったと思いますので、忙しいあなたでも、十分にコンペを楽しめると思います。
・・・てなことで、是非、このコンペも楽しんでみてください😆👍 December 12, 2025

しかし堀島の今季のID-Oneの板カッコいい。
コブ専用で使いたいなぁ。整地は慣れたアトミックレッドスターSL オガサカのトライアン、パウダーはFaction センタ−１１０でオK。しかし４台目モーグル板 買う金ないゎww
#堀島 #IDOneはオガサカ製 #シフリン #ヒルシャー December 12, 2025

今日ココ
下北沢BASEMENT BAR
ANGURA presents SHOCK FACTOR 4

Johnnivan

Gialloも一緒で嬉しい
後はお初でどんなバンドかな
ผ้าอ้อม99999
Dead By Inches https://t.co/kE27oXObgr December 12, 2025