テクノロジー

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 -...

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。是非良い試合を...

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た。...

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の　...

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、一番良いと思える手法をと...

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書いている時点で　J...

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。活性化関数は　Max...

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つい...

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。本当は　「...

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 ClassificationH2O　にあるやつです。ナビスコカップ　につ...

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、あんまり気が乗ら...