第849回トトくじ予想 j1-14節 j2-15節

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weka 3.8.0 64bit を使ってトト予想

小見出しタイトルにあるように、現在は WEKA を使ってトト予想をしています。WEKA にはいくつかヴァージョンがあって、それぞれに少しづつ違いがあります。パッケージマネージャーという機能を使えば、新しいアルゴリズムを新たにインストールすることもできますが、基本的に新しいヴァージョンを選んだ方が良いかと思います。

今節において使用するアルゴリズムを以下に記録しておきます。まず J1 から。

Scheme: weka.classifiers.meta.RandomizableFilteredClassifier -S 1 -F “weka.filters.unsupervised.attribute.RandomProjection -N 10 -R 42 -D Sparse1” -W weka.classifiers.lazy.IBk — -K 1 -W 0 -A “weka.core.neighboursearch.LinearNNSearch -A \”weka.core.EuclideanDistance -R first-last\””

これはスパースタイプが 1 のほうです。次が タイプ 2 です。

Scheme: weka.classifiers.meta.RandomizableFilteredClassifier -S 1 -F “weka.filters.unsupervised.attribute.RandomProjection -N 10 -R 42 -D Sparse2” -W weka.classifiers.lazy.IBk — -K 1 -W 0 -A “weka.core.neighboursearch.LinearNNSearch -A \”weka.core.EuclideanDistance -R first-last\””

J1 においては、これらふたつの予想出力の合成を採用します。J2 も基本的に同じものを採用します。ただしスパースタイプは 1 のみとしました。一応、採用の根拠としまして、前節 j2-14節の予想結果を載せておきます。

j2-14予想まあ 11枠中 正解はわずか6個だけですが、とんでもなく トンチンカン な予測ではないなあ という感じですので採用することにしました。他にもいろいろ候補はありますが、今回 新たにもうひとつ試してみます。

Scheme: weka.classifiers.meta.IterativeClassifierOptimizer -W weka.classifiers.meta.LogitBoost -L 50 -P 1 -E 1 -I 1 -F 10 -R 1 -metric Recall -S 1 — -P 100 -L -1.7976931348623157E308 -H 1.0 -Z 3.0 -O 1 -E 1 -S 1 -I 10 -W weka.classifiers.trees.DecisionStump -batch-size

このスキームを使った J2 14節 の予想結果は以下の通り。

j2-14-meta-lb自分ではなかなか良い感じだと思っています。evaluation metric 評価基準は適当に選んでも、そんなに大きく出力に影響があるわけではないようです。ドローが上手く予測できています。

以上を踏まえた今節の予測は以下です。

j1-14節  j2-15節 の予想

j2-14 j2-15 predict

J2予想には IterativeClassifierOptimizer のみ使用しました。鹿島―甲府 間違ってないです。ハズレっぽいですけど、もしかして?

第849回 トトくじの買い目を載せておきます。J2に関しては、RandomizableFilteredClassifier による予測も追加してあります。これら全部を合成した予想母体は以下の通りです。

849

 結果検証

さて、すべての日程が終了しました。私だけ ずれまくっていたのかと思いきや、結果はキャリー発生となったようです。多くの想定外が発生した模様。

なんといっても j1 浦和 と、ガンバ大阪 そして、J2 の 長崎 あたりでやられた方が多かったんじゃないでしょうか。しかしながらこうも予測がずれまくるとヤル気が失せます。今節は合わなかったということで諦めた方がいいですね。私にとってこれ以上ベストな予測方法などないです。いろいろ試せばもっと予想がフィットするものもたぶんあると思います。しかし何度も書いていますが、それが常にベストな方法とは限りません。そこが難しいところなんです。

また出直しですね。

 

 

 

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