#4」でのLTに向けて、ベンチマークとなる機械学習モデルを構築しました。新しい特徴量を追加することで、予測モデルの性能が向上することも確認しました。千秋楽を迎えるに当たって、力士が何連勝・何連敗しているかを示す特徴量です。直感的には、千秋楽の勝敗に影響を与えそうな特徴量です。0.561075に向上しました。4番目に登場してきています。testデータセットでの性能を見たところ、0.5を閾値にした場合の正答率と混同行列は次の通りに変化しました。tsfreshという時系列特徴量を作成してくれるライブラリを利用します。1を時系列情報と見なし、特徴量を抽出する狙いがあります。tsfresh.readthedocs.iotsfreshの利用に当たって、dataframeを加工します。現在は1行ごとに列方向に勝敗を保持していますが、tsfreshでは縦方向にデータを保持する必要があります。関数を利用するだけで、800近くの特徴量を生成できます。関数を利用し選定した9個の特徴量を利用しました。0.5699616に向上しました。importanceで見ると、追加した特徴量が予測に寄与していると確認できます。追加した時点を上回ることはありませんでした。おわりに本記事では、ベンチマークとなる機械学習モデルに新しい特徴量を加えて、ベンチマークのLightGBMモデルの改善に挑戦しました。特徴量の追加を試した所感から言うと、LightGBMベースで特徴量を増やしていく方法には限界がありそうです。次回以降は、勝ち負けの「01111...」の流れをRNNに入れるなど、時系列的な特徴を加味した機械学習モデルを試してみたいと思います。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。