第９６８回 トト予想
今回はアルゴリズムをGBMに変えて臨みます。ディープラーニングは出力が安定しないので使いにくいです。
では以下が今回の予測結果です。
どうしても乗り越えられない壁 新潟―鳥栖戦
全体としての結果は×。 ある程度惜しい（個人的感想だけど）とこまではいったと思うけど、まだまだですね。
甲府とか柏が踏ん張ってくれればまだイケたかな？
さて、肝心の予測方法については、飽くことなく改良に努めているところ。クロスバリデーションを使った予測などいろいろ試してはいるのだけど、どうしても越えられない壁のようなものがある。
それは 新潟ー鳥栖戦 のようなヤツ。こういうタイプの正解ってのは、もうホントに何をやっても機械的には出せないんじゃないかと思えてくる。おそらくデータ的には 鳥栖の勝ち というところでスキがない。だから 「何をどう変えようとも」 新潟の勝ち という予測結果を見出すことは不可能。頑張っても ドローまでの予測が精一杯じゃないだろうか。
予想屋としては、こういう結果にならないことを祈るしかない。過去データ依存だから他に方法はないし、仕方がない。
追記 「同じデータを使う限り」なす術がない。
さて、上で書いたことは次の場合にだけ言えることです。
つまり、どうにもこうにもデータにスキがなく、何をどうあがいても結果が変わらないのは、同じデータを使う限り変わらないのであって、トレーニングデータを丸ごと変えてしまえば当然ながら結果は変わってきます。
しかし、予測する段階において、「どのデータを使うのが最も良い結果を期待できるか？」
ということを考えるのは事実上 不可能です。結果的に 「あのデータを使えば良かった」 ということは言えるのだけれど、事前に「最良の結果をもたらすデータ」を決めることはできません。
どうしたらいいか？
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