トト予想J1 セカンドステージ 第４節を例に、大波乱予測にどこまで迫れるか？ ひとつの予測手法を提示する。
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...
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トト予想第８６０回トトくじ予想 ゴール数を予測できるか？
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...
トト予想第８５９回トトくじ予想 j1-2-4節 j2-23節
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...
トト予想トト予想 J1-2nd-第３節 予想と検証
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...
トト予想トト予想について データ量の制限による予測結果の変化
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...
トト予想トト予想 スタッツ研究 １部リーグ 広島―鹿島 第２節を例に考えてみる。 クロス成功率
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、...
トト予想第８５７回トトくじ予想
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。 ...
トト予想Jリーグ 2ndステージ １節 鹿島―ガンバ大阪 の予想方法についての検証
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...
トト予想第８５６回トトくじ予想
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...
トト予想第８５５回 トトくじ予想
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...
トト予想第８５４回トトくじ予想
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...
トト予想第８５２回トトくじ予想 j1-15節 J2-18節
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...
トト予想第８５１回トトくじ J2-17節予想
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...
トト予想第８５０回トトくじ予想 j2-16節 ナビスコ杯
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...
トト予想第８４９回トトくじ予想 j1-14節 j2-15節
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...
トト予想j1-13節 j2-14節 の予想
WEKAによるトト予想 今節の予想は WEKA のみで行いました。使用したアルゴリズムは次のとおりです。 J1 Scheme: weka.classifiers.meta.RandomizableFilteredClassif...
トト予想ｊ１－１２節 ｊ２－１３節 予想 WEKA Randomizable Filtered Classifier を使ってみた。
WEKA の Randomizable Filtered Classifier を使って予想してみる 第８４５回トトくじ は、J1 ６試合、J2 ７試合 というちょっと変わった編成となっています。今節から熊本も復帰するようです。是非良い試...
トト予想ｊ１－１１節 ｊ２－１２節 の予想
WEKA のランダムツリー と H2O－３ の GBM を比較させて予想とする ひさしぶりに WEKA を触ってみました。しばらく触らないうちに色々と新しいアルゴリズムも追加されてた模様で、過去試合の予想についてテストを行ったりしていまし...
トト予想J1-10節 ７試合 と J2－１１節 １０試合の予想
GBM と ランダムフォレスト による予想。確率から予想してみる。 今回の予想は、GBM と、ランダムフォレスト の二つのアルゴリズムを使って予想してみます。トレーニングデータは 今季の累積データ ではなくて、少しデータ量を制限してあるも...
トト予想Jリーグ J1-9節 J2-10節 予想
ランダムフォレストによるJリーグ予想 今回の予想アルゴリズムはランダムフォレストのみ使用しています。 結果を見てから評価を行います。パッと見の印象はあまり良くはないですね。なんか変。予想のやり方をいくつかテストしてみて、一番...
トト予想第８４０回トトくじ j1-8節 j2-9節 の予想について
第８４０回トトくじ予想 いろいろ予測方法について試してはいますが、今回は新たな取り組みはありません。以下にサラッと予測した結果を挙げておきます。 また スベるんじゃないか・・ 自信はまったくないです。 予想結果と検証 この記事を...
機械学習H2O-3 より良い予測モデルの構築のために 実践的なグリッドサーチ設定
この記事では 実践的にH2Oの各種アルゴリズムにおいて、グリッドサーチを使う方法について、自身の理解を深めるために書きます。 対象となる事例は、サッカーにおける過去試合のスタッツから次戦の組み合わせ対象試合の結果を予測する というもの...
トト予想第８３８回トトくじ予想 Ｊ１－７節 Ｊ２－８節 合わせて予測しました。
Ｊ１－７節 Ｊ２－８節 の予測 今回もリーグ戦が対象となっています。予測方法について簡単に解説します。 機会学習による予測は Ｈ２Ｏ－３ というＪＡＶＡで書かれたプログラムを使用しています。スキームはディープラーニングです。活性化関...
トト予想第８３６回トトくじ予想
J1-6節 j2-7節 まとめて予想 今回のトトはリーグ戦が対象です。予想用のデータ（トレーニングデータ）は、すべて今季のものです。タイプは累積データとなり、１節からのデータを自分なりに再構成して使っています。予測に使用したアルゴリズムに...
トト予想第８３４回トトくじ予想 J１ー５節 J２ー６節 ダブルで完全予想母体を作れるか？
機械学習を使ってのトト予想。今回は H2Oのランダムフォレスト による予想となります。いつもはシングルのみでの予想でしたが、今回から 確率 によるダブル予想もやります。 具体的には 第一候補、第二候補 というように買い目を出します。本...
トト予想Jリーグ サッカー勝敗予想とディープラーニングについて
この記事では 「サッカーの勝敗予想にディープラーニングを使う」 ということについて経験的に感じたことや、実際に行った記録を残しておきます。専門的な知識については正直ついていけない部分もあります。数式を用いた理論的説明は無理なので、あくまで実...
機械学習H2Oにおける分散型ランダムフォレストのメモ
H2Oにおいては Distributed RF: Create a distributed Random Forest model. と表記してあります。分散型 という意味でよいと思うのですが、これで検索してもぴったりなものがヒットしま...
トト予想第８３２回 トトくじ J2予想 J1のナビスコ杯は予想対象外です。
J2 の勝敗予想 ８３２回 トトくじ 今回 予想に用いたアルゴリズムは Gradient Boosted Regression and Gradient Boosted Classification H2O にあるやつです。ナビスコ...
トト予想第８３０回トトくじ予想
機械学習でトトくじの予想 H2O－３ でやってみた 久しぶりのトト予想です。大ハズレかもしれないです。 使ったデータは２０１６ 今シーズンのリーグ戦だけ。まだ３回分しかデータがありません。過去シーズンデータの使用も考えましたが、あん...
機械学習H2O 予測モデルの作り方 GRID機能を使って最適なパラメーターを得る方法
まだ試作段階ですが、H２O の ウェブヴァージョン において簡単に予測モデルのパラメーターを最適化する手法について書きます。統計解析ソフトの R とか、 PYTHON を使う方法もあるのですが、現状でもっとも簡単な方法は以下です。 gri...