【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(7/E)

つづき 12.勝敗の見直し (1)背景  シェンカーバンの戦いの予想結果が、4つのアルゴリズムで勝ちになっていた。そこで、 理由があると思うので、見直すことにした。 (2)勝敗の決め方  WEBページで該当の戦いを検索し … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(7/E)

【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(6)

つづき 11.色々なアルゴリズム  機械学習には色々なアルゴリズムがある。主なものは、下記のWEBページに記載がある。 ・機械学習に知るべき10のアルゴリズム その中から4つと、最近使われているLightGBMで勝敗を予 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(6)

【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(5)

つづき 9.特徴量の削減その2  戦いの年月日、戦場の位置(緯度、経度)を追加した中で、特徴量を6ケに 削減した場合に、どの特徴量が残るか試してみた(実際の予測には使わない)。 (1)残った特徴量  年月日と位置の追加前 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(5)

【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(4)

つづき 8.特徴量の追加  予想精度を上げる為に、戦いの年月日、戦場の位置(緯度、経度)を 追加してみた。位置はbattle of XXXX(戦いの名前)のwikiを参照し、 位置が明記されていない場合は、近くの都市位置 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(4)

【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(3)

つづき 7.予測に使う特徴量 (1)フランス軍の勝ち予想と負け予想に使う特徴量    下図のように13ケある(学習に使うには数値にする必要がある)。  ・戦場の広さを示すHEX数 2ケ  ・両軍の兵種毎の部隊数 6ケ   … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(3)

【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 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(2)

【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(1)

  機械学習を利用して、バタイユゲームのデータから史実の勝敗を予想してみる。 もちろん、ゲームの勝敗は無理である。しかし、ゲームが再現しようとしている環境 から史実の勝敗が予想できるのか興味があった。そこで、試してみた。 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想(1)

【機械学習】バタイユゲームのプレイ時間予想

  機械学習を利用して、バタイユゲームのプレイ時間を予想してみる。 1.基本データ  バタイユゲーム情報班のホームページで紹介してきたゲーム概要に 次の情報が入っている。  ・ゲームマップ :縦横のHEX数  ・ゲームユ … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームのプレイ時間予想

【機械学習】画像認識の試行錯誤(7/E)

つづき 12.処理速度 12.1 CPUとGPU   10項までのパラメータとCNN構造で正解率0.8862を得た時の 処理時間は101.6秒で23stepであった。この時の環境では、 CPU(Core i5-9600K … 続きを読む 【機械学習】画像認識の試行錯誤(7/E)

【機械学習】画像認識の試行錯誤(6)

つづき 9.学習率の変更  codExaのテキストでは、0.00001となっていた。他の値に変えた時の正解率は下記のとおりである。 一般的には、学習率の小さい方が正解率が上がると言われている。しかし、下記の結果は、そうで … 続きを読む 【機械学習】画像認識の試行錯誤(6)