データ サイエンス ネタです。
SIGNATE でゲームの勝敗予測というのにチャレンジしています。
「最初の 10 分間の対戦データを使ったPCゲームの勝敗予測」ということで、8,000 件の勝敗結果のデータをもとに、2,000 件の勝敗を予測するというもの。
学習用データにも評価用データにも共通の 8 つの数値指標が含まれているので、それを使って勝敗を予測するモデルを作るというわけですね。
今回は 78.5% の正確度というラインを越えれば、即座にランクが Beginner から Intermediate に上がるそうです。
というわけで、ここ一週間ほどがんばっているのですが、最新の状況がこちら。
合格ラインに 0.05% (1/2000 件分) 足りないｗ
13 回も投稿しておいてこんなです。
まぁ、投稿の前に手元のデータでできる検証をもうちょっとちゃんとやっていればよかったんですけどね。
「ひとまず投稿してしまえ」って感じでガンガンやっていたら、こうなりました。
ここに来るまでに、自分の知識の範囲内でできることは結構いろいろ試してきたので、打ち手に事欠いてきているのですが、ここから何とかもうひと伸びさせないといけません。
ツールにお任せでランダム要素も味方して、ビギナーズ ラックでしれっと合格してしまうよりは、いろいろと学ぶこともあってためにはなっていると思います。
そして何より、このプロセスがかなり楽しい。
月末の締め切りまでまだ時間があるので、楽しみながら結果を出したいです。
