質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.75%

  • 機械学習

    596questions

    機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

機械学習における、個々人のパフォーマンスをどう表すか

解決済

回答 2

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 180

macrow

score 1

前提

初めまして。
簡単な機械学習を勉強しているところです。
概念的な質問で申し訳ないのですが、機械学習には(というよりも初歩のニューラルネットワークを用いた学習については)、数値でのインプットが必須であると理解しています。

ここで疑問があります。

疑問点

仮の話ですが

例えば、過去の野球の結果を学習データとして、次回の試合の予測をしたい。もしくはリーグ優勝のチームを予測させてみたい。
というような考えを持っていたとします。

その中で、巨人キラーとして有名だった「土肥義弘」選手が登板するかどうかで結果に影響があるものであります。
このように、オーダーである選手であったり、対戦チームであったり、もっと言えば、ホームかどうかで勝率が変わってきたりするものであると思います。

このような、数値では表せない個々の特性というものは、どのように表現するのでしょうか。
選手の成績から、能力値みたいなものを導き出せて、それをインプットとして使うとしても、対巨人戦だけ数値が跳ね上がるという仕掛けが作りにくいのではないかと考えています。
そもそも、それも経験則として知っているだけで、実際は学習の結果としてコンピュータに反映させてほしいところだと思っています。
さらにいうと、能力値を自力で算出することができれば、機械学習を使うまでもないのかな、とも思います。

今、勉強してきた内容は
・座標を入力して、どこの地域に該当するかを判別する
・過去の株価を学習値として、入力された株価の流れから次を予測する
など、数値直結のものばかりでした。

人やチームのパフォーマンスを数値化する方法はどのように行っているのでしょうか。
また、そもそも考え方が違う、という可能性があることも覚悟しておりますので、その場合はどう違うか教えていただければ幸いです。

わかりにくい話で申し訳ありませんが、宜しくお願いいたします。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 2

checkベストアンサー

+1

https://qiita.com/yukkyo1222/items/6f8da06577bad99fbaa5
カテゴリ変数はOneHotEncodingします。

https://qiita.com/kibinag0/items/6e06561aceeb27ea86d8
最小二乗法の回帰に限るのであれば、それでも困りますが、決定木使えば自然な学習になるはずです。

https://www.amazon.co.jp/Python機械学習プログラミング-達人データサイエンティストによる理論と実践-impress-top-gearシリーズ-ebook/dp/B01HGIPIAK/
教科書から体系的に学ばれることをおすすめします。

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2018/01/25 08:01

    ありがとうございます。
    なるほど。このような手があるわけですね。

    決定木のくだりがまだ理解不足ですが、勉強してみます。
    ありがとうございました!

    キャンセル

+1

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2018/01/25 08:00

    遅くなりました。ありがとうございます。
    こちらも興味深いですね。
    参考にさせていだきます。

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 90.75%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

  • 機械学習

    596questions

    機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。