【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(2)

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。

 

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