R11月場所で鶴竜が千秋楽前に7場所ぶりの優勝を決めました。9月場所の千秋楽前にもこんな記事を書いたのですが、またしても相撲絡みの記事を書きたくなったので書きます。今回はアホみたく流行っている「ディープラーニング」を使って、大相撲千秋楽の勝敗を予想してみようという記事です。いっても4層しかないのですが「ディープラーニング」の方が引きが良さそうなのでタイトルに盛り込んでしまいました。以下が、今回の目的です。「千秋楽の勝敗は、その場所の14日目までの成績(調子)に依存する部分がある」という仮定を置きました。この仮定のもと、14日目までの成績を入力として、千秋楽の勝敗を予想する分類器を作成します。下図が、今回作成したディープニューラルネット(DNN)です。このDNNに訓練データとして過去の幕内の取り組み結果を与えます。データ構造は以下の通りです。過去の取り組みデータは「大相撲星取表」というサイトから収集しました。データ収集には、pythonのpandasの機能を利用しました。upura.hatenablog.com今回の場合、平成元年~平成28年7月場所までのデータを訓練データとしてDNNに与えました。実装にはRの「mxnet」というライブラリを使っています。以下のサイトを参考にしました。1pred.labelさていよいよ学習を終えたDNNを使って、千秋楽の勝敗を予想します。訓練データと同様、14日目までの結果から28次元のベクトルを作成します。これをDNNに入れ、千秋楽の勝敗を予想してもらいます。結果は以下のようになりました。DNNの結果を見る前に、僭越ながら私も予想をしました。私の予想時には、14日目までの成績以外の情報(過去の対戦成績など)もフル活用しています。ちなみに私は小学校の頃に「わんぱく相撲」で2年連続名古屋市でベスト8になった実績を持つ(隠れた自慢)くらいには昔から相撲を見ています。黄色はDNNと私の予想が食い違ったことを示します。意図的かのごとく食い違っていますね。ディープラーニングと人間、どちらの予想が正しいか。明日の千秋楽の土俵に注目したいと思います。発表スライドにまとめました。月別アーカイブはてなブログをはじめよう!upuraさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。