トト予想

J2　第３５節をメインに予想する今回は　J2　１１枠　プラス　旧ナビスコカップです。日程は　J2　１１試合が初日となります。キャリーオーバーとなる予感がプンプンしますね。ダブルキャリーで大盛り上がりとなるか？予測手法についてはいったん置いて...

３WAY方式による分類確率から勝敗を予測するさて、第８７７回トト　今節は通常の開催日程、組み合わせですね。初日に　J1　９試合、翌日に　J2　４試合　という１３枠。私が予想ターゲットとしているタイプの組み合わせです。初日の　J1　に予測の重...

トレーニングデータとテストデータを全面的に変えて臨む予想　第一弾さて、従来の予想方法とはガラッと仕様を変えて予測に臨みました。どんな結果になるのかさっぱり分かりませんが、楽しみです。以下がその予想。薄いピンクのマーキングはマルチ買いの候補。...

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以下...

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、経験的にもっ...

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。過去の検証結果から方向性を決めよ...

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敗を...

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、タイトルにあるよ...

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。おま...

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。ちょっと違うのは...

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に。...

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...

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。まず来そうにもない組み合わせですが、...

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。普...

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ます...

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。ホーム側と...

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。世界的に見れば、このディ...

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結果、つまり...

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、前々...

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。具体的には...

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を挙...

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す。予測手法...

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。組み合わせによ...

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　H2O...

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.AttributeSelectedClas...

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知識...

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）を選んでみ...

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能を...

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。J1Scheme: weka.classifiers.meta.RandomizableFilteredClassifier -S 1 -...