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
・ゲームユニット：両軍の歩兵大隊、騎兵連隊、砲兵中隊の数
・ゲームターン：メインシナリオのターン数
・プレイ時間と推奨人数：メインシナリオのプレイ時間と人数(*)
(*)主にboardgamegeekのデータ（例：ラシンの戦い）を参考にした。
プレイ時間で値に幅があるものや実際にプレイ（ソロプレイだが）したものは、
主観的に決めた。
２．参考にした機械学習
codExaの線形回帰入門である。ここでは、化学、物理、統計のテストの
点数から数学の点数を予測する問題が説明されている。
同様に上記１の基本データを基に、未知のゲームプレイ時間を予測する。
３．入力データ
下図のファイルから次の２つを削除し、ｃｓｖファイルで保存したもの。
・ダンツィヒとアブキールのデータ ：ゲーム時間が特定できない為
・初めの２行 ：説明文でデータではない為
但し、コードをUTF-8にする必要がある。（Notepad++でファイルを
開いてから、コードをUTF-8にして保存した）。
→下記４の２行目でエラーになる為。
４．JupyterNotebookでコーディングした例
１７～２０セルの内容は、新しいゲーム（COAのNovi）のプレイ時間を予測している。
１７セル目でNoviの基本情報を入力し、今までの４６ゲームを機械学習したパラメータ（１５セルの内容）で
結果を予測した（２０セル目）。赤枠の５．８８４９０６７４時間が予測値である。
＜個人的な感想＞
思ったよりも簡単に予測できた。約６時間は、もっともらしいと思う。
基本データの精度が良ければ、良い予測ができると思う。