H2O－３ 同じ条件のトレーニングデータを３種類の予測スキーム予測させる
トト予想については最近あまり進展はありません。今節においては同じトレーニングデータを使って３種類の予測スキームで予測をします。単純に比較検討するためのものであり、どれが一番良いとか、そういった見方はしていません。
J1-2-6 予測一覧
ちょこっと解説です。黄色でマーキングしたところが予測スキームです。上段がディープラーニング、下段はランダムフォレストです。右側数値はそれぞれの確率、順序に注意してください。
GBM については試行の結果、すべて引き分けという判定でしたので除外してあります。理由は分かりませんが、普段とは違った様子で出力されていたので ？？？ という感じでした。ドローが第一出力なんですが、ホームとアウェイが全部の枠で 同じ数値 になってしまっていて、判断ができない状態となっていたので今回は除外したというわけです。
J1、J2 とも、トレーニングデータの整形は以下のように統一してあります。
除外した属性・・・
１、枠内シュート率とその成功率
付加した属性・・・
今季の各試合における得点および失点
以上です。
J2-26 予測一覧
J2 においても GBM を使った予測は ドロー が多くなっていますね。ちょっとこれまでと違うような気がする。
結果検証と感想
全枠で第二候補までにすべての正解を含ませること・・・これは正直難しいし、現状の手法ではほぼ不可能だと思います。次回も同じ予測手法を使うしか他に術がないわけで、なにか違ったアプローチを考える必要があるかと思う。
全体的な傾向としては、一部を除いてある程度は特徴を捉えていることには成功している。たとえば 浦和 や、鹿島 など、通常なら ◎ と マーク しそうなところで 「もしかして？」 というような予測結果を示している。結果的には外れているけれども、注意を促す意味では成功かなと思います。
※ １枠 浦和 は勝利確定でした。勘違いです。今節の例でいえば、湘南の追い上げや、鳥栖勝利を匂わす予測結果ということで ある程度は傾向が読めている。
アプローチの方向性としては、買い目のシミュレーション が挙げられるかと思います。あと、これまでの予測結果から何らかの洞察を得て、それを生かす方向性。具体的取り組みは次回からの記事に反映させていこうと考えています。
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