つづき
（２）フランス軍の負け予想
前回の（１）勝ち予想と違う点は、下図の赤下線部分である。その他は、（１）と
同じプログラムである。
負け予想の混同行列、正解率、（１）と同じゲームの予想は、以下の通り。
史実が負け以外の場合（３４）＞ 予想が負け以外となったが３２、 予想が負けとなったのが２
史実が負けの場合（１４）＞ 予想が負け以外となったのが５、 予想が負けとなったのが９
正解率８５．４２％は前回の勝ち予想８１．２５％より少し良いが、同等の精度と思う。
負けの適合率は、９÷（２＋９）＝０．８１８２と上記とほぼ同じ。
負けの再現率は、９÷（５＋９）＝０．６４２９と大幅に悪い。
２つのゲームについて予想した場合は、ノーヴィが負け、シェンカーバンが負け以外なので１００％的中している。
勝ち予想では、２つとも勝ちであったので、判定が矛盾する。しかし、２つの予想は
独立して計算しているので、そのような結果が出てもおかしくはない。
５．入力データから見た人の予想
訓練データには、下図のようにフランス軍vsロシア軍の戦いは３つしかない。しかも、
フランス軍の勝ち１，引き分け２である。これを基に、未知のデータ（ノーヴィの戦い）を
人が予想したら、負け以外とする人が多いのではないか・・・。
そこを負けと予想する”フランス軍の負け予想”は、凄いのか、まぐれなのか・・・。
６．訓練データの予想
訓練データの正解率が８０％を超えているので、念の為に今までの２つの戦いに訓練データを
２つ（ワーテルロー戦役のキャトルブラとモンサンジャン）追加して予想してみた。
（１）フランス軍の勝ち予想
赤枠のように、勝ち以外である（１００％的中）。
（２）フランス軍の負け予想
赤枠のように、負けである（１００％的中）。
次回へつづく
＜個人的な感想＞
統計学から見れば、サンプルとして４８ケは多くはない。しかし、シリーズで出る
ゲーム数としては多いものである。現実的に集められるデータとして十分である。
そのデータを基にした史実の勝敗予想が、８０％を超えているという事は、
”バタイユゲームの史実模擬精度は高い”と言っても良いと思う。
もちろん、ゲームなので、”必ず史実通りにしかならない”ような状態は
起こらない。そのようにデザインされている。プレイしていても、制約で
不満が出ることは一度もなかった。