第947回 トト予想 シングル
ディープラーニングによる参考予想
この予想は H2O AI ディープラーニングによるもの。ただデータ量は前回トト予想のおよそ2倍となっています。かなり多い。予想は枠ごとに個別にトレーニングデータを作って行っているので時間も比較的かかります。
とりあえず参考予想として挙げておきます。
GBM による予測
さて、いつものデータ形式による予測です。自分的にはこちらを本命視しています。パーフェクトはおそらく無理でしょうけど大崩れはないと思います。
新潟がちょっと変かなぁ。。
ランダムフォレストによる予測
最後にランダムフォレストによる予測です。データ形式はGBMと全く同じ。
んー、新潟がマリノスに変わりました。あんまり違和感はないですね。ただ 13枠 金沢 が。。どうでしょう?
前回 946回についてランダムフォレストで全部テストしてみたんですが、これがなかなか良い。そういうわけで今回 実戦テスト として載せてみました。
予想基調としては、やっぱりみんなどこか似ています。
追記 ディープラーニングによる予測 その2
データ形式を統一させたディープラーニングによる予測です。GBMとランダムフォレスト、そしてこのディープラーニングを合わせた3通りのシングル予想で結果を待ちたいと思います。
一番最初に挙げた予測のみ 「データ形式が違う」 ということになりますね。あとはすべて同じデータです。アルゴリズム設定はすべてにおいて統一させてあるけれども、グリッドサーチをすべてにおいてかけてあるので、選択されるベストモデルというのはすべてバラバラになります。
今回の予測方法と結果についての評価は?
さて、試合終了です。今回はトト対象の13枠についてしか予測を行っていません。したがって全体的な評価はできないです。
今回の予測で一番優秀だったのは、「ディープラーニング その2」 ですね。といってもわずか7枠のみの正解です。他はすべて6枠。
データとアルゴリズム設定を統一させた3種類の予測を合成しても マルチで9枠しか正解を得られていません。以下の4枠分に関してはまったくのノーマークでした。
甲府-G大阪
川崎-FC東京
磐田-広島
鳥栖-清水
これ、キャリーじゃないですかね?
ああ、やっぱりキャリーオーバー。。
いや、見間違いでした。なんと当選者はひとり!! 総どりですね。すげー!
今節はかなり難解だったというわけですね。まあ甲府が勝つというのは、サポーターには失礼だけどなかなか予想できないというのは解る。僕の予測としては 「かなり良い読み」 だったと思うけれども残念ながらロスタイムにやられてしまいました。
よくわからないのは、川崎、FC東京、そして磐田、広島ですね。
僕の予測方法というのは、100%過去戦績、過去データの蓄積に依存しているので、やはりイレギュラーな要因による変化にはすごく弱い気がします。
川崎の攻撃力というか爆発力が最近抑えられているというのは感じていましたけど、そういうのはモデル作成時には反映されていないような気がします。
磐田も攻撃力がアップしているのは分かるんだけれども、ここ最近沈黙していた広島が競り勝つとかなかなか考えにくい。
ちょっと予測手法の評価からは離れてしまいましたけれども、トレーニングの元となるデータに関しては自分なりに答えは出たと感じています。
統一されたデータフォーマットというのはほぼ完成ですね。過去にさかのぼる期間、属性の数などなど、大体の見当は付きました。データの取り回しというか、メンテナンスも考えて使いやすい状態に整えておくということも重要なんですよ。
アルゴリズムについては現在進行形で進化していますので特にこだわる必要はなく、最新のものに変えていけばいいのかなと思っています。次回も挑戦ですね。
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