nice clew

チーム別にトレーニングデータ、テストデータを作って予測する 今後の予測については、チーム別にデータを作って行うことにします。面倒な作業にはなりますが、より予測精度を高めるためにはどうしてもチーム別に行う必要がある。手順をざっくり説明すると...

第８７４回トトくじ予想母体 今期累積データを使って　H2O－３　にある４種類のアルゴリズムすべてを使った予想を挙げておきます。チューニングやらトレーニングデータの作り方などで同じアルゴリズムでも全く違った結果が出力されるのですが、経験的に...

第８７３回トトくじ　１３枠の予想 今節の予想は以下の通り。 ディープラーニングによる予測です。実際には他のアルゴリズムも使ってものすごくたくさんパターンを出しましたが、結局考え過ぎてしまって絞り切ることができず。 過去...

H2O－３　Generalized Linear Modeling　を使ってトトくじの勝敗を予測する 回帰予測モデルは分類ではなくて、連続する量を推定する方法です。ここではサッカーにおけるゴール数を対象として、その数値の大小比較によって勝...

トレーニングデータをチーム別に分けて予想してみる 現在　トトくじは　天皇杯とかリーグ杯、およびワールドカップ予選などで行われていて、リーグ戦はストップしたままです。この間を利用して、いろいろ予想方法の検証を行っています。 さて、タイ...

ブックメーカーオッズを頼りに順当試合に見当をつけるか？　あるいはリーグ順位か？ さて、日本のトトくじ。ここにきてやや変則的な開催予定となっています。通常ならJ1、J2　の混合試合というわけですが、なぜか海外チームだけの開催となっています。...

第８６６回トトくじ予想　j1-2nd　第９節　と　j2-30節 の予想一覧 お盆でバタバタしてました。前回は忙しくて機械学習による予想は中止、勘で買いましたがやっぱりダメでした。今節の予想はいつもと同じパターンで行っています。ちょっと違う...

J2　２８節　予想 J2　の第２８節　勝敗予測です。

第８６３回トトくじ予想　J1　J2　一緒に予測してみた。 いつもは別々のトレーニングデータを用意してモデル構築し、そして予測していましたが、今回は一緒にまとめて予測してみました。データ整備がちょっと面倒なこともあって今回のやり方を試すこと...

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...

J1-2-5節　J2-25節　予測一覧表 遅くなってしまいましたが、とりあえず全部の予測を載せます。予測手法を変えたのでかなり変な出力となりました。 どちらともドローばっかり・・というかなりおかしな予想です。まず来そうにもな...

トレーニングデータに　実際のスコア　という属性を追加する J1　セカンドステージ　第４節　は　ドローが多発して、案の定キャリーオーバーという結果に終わりました。私の予想も惨敗で、９枠中　１個しか当たっていないという　まったく悲惨な状況です...

ディープラーニングで回帰予測を試してみる H2O－３　のディープラーニングでは、分類だけではなく、回帰　Regression　も予測できます。目的変数を　数値属性　NUMERIC　に選ぶと自動的に切り替わって　連続量　を推定することができ...

H2O－３　ディープラーニング　rectifier による予測 さくっと今節予想一覧表を載せます。パラメーターは初期設定のままです。epoch　のみ　１００　にしました。説明変数の除外は４つ、枠内シュート数、PK数、その成功率です。ホーム...

やはりディープラーニングは有能かもしれない。 対象物の特徴を捉えることに優れる　ディープラーニング。私もブレークする前から注目していまして、無学ながら独自解釈で断片的にウェブ資料などをあさって自分なりに触れてきました。 世界的に見れ...

直近のデータで予測させてみると出力はどう変化したか？ 前回記事からの続きとなります。興味がある方はさかのぼって読んでください。 さて、今季リーグ戦の累積データから次節の結果を予測するという試み。累積データでは、何をどういじっても予測...

シュート成功率の他に、何が分類判別の基準となっているのか？ おそらく　この記事だけを見て、何について書いているのか？　分からない方もいると思われます。　一応、トト予想について考えたことを時系列で記事に挙げていますので、興味がある方は前回、...

第８５７回　トトくじ予想 今節の予想、少しだけ説明変数をいじっています。いつもは　フットボールラボ　のスタッツをそのまま並べて使っていましたが、ひとつだけ属性を削除して予測させました。細かい説明については前回記事を参照してください。 ...

予測がはずれた原因について 前節の実際のスタッツを利用して、次節対戦の結果を予測する、これが現在　私が行っている予想方法です。詳しくは前回の記事にて説明しています。この記事は、その予測手法で導かれた結果がハズレとなる原因について詳しく実例...

第８５６回トトくじ予想　引き続き　H2O-3 gradient boosted methods を使って予測する 私の中では比較的良い印象のある　gradient boosted methods 今節もこれを使ってトトの予想に臨みま...

過去のリーグ戦　直近の直接対決データを使って予測させてみた 今回は過去の直接対決データを使って予測させてみました。トレーニングデータには今季のリーグ戦スタッツを使い、テストデータへは　もっとも最近の直接対決データを流用しました。組み合わせ...

10-fold クロスバリデーション　の比較による予測スキームの選択 現在、トト予想に使用しているソフトは　WEKA　と　H2O－３　のふたつ。いずれも交差検定する機能は装備されていて、その予測精度を比較検証することができます。今節は　H...

第８５２回トトくじ　WEKA　による予測 今節もWEKAを使って予測をします。これまでの試みから以下の二つを予測スキームとして選択しました。 Scheme: weka.classifiers.meta.AttributeSelect...

WEKA　による　J2-17節の予測 ここのところ　WEKA　ばっかり使っています。H2O－３　によるディープラーニングなどの予測については　現状では進展が望めないと判断していますので中断しています。いろいろ試してみたいことはあるのですが...

weka による予測　クロスバリデーションでアルゴリズムを選択する 今節はナビスコ杯とJ2による変則開催です。まずはWEKAでJ2の勝敗予測をします。単純にこれまでのデータをクロスバリデーションした結果をもとにアルゴリズム（分類器）を選ん...