前回は、平均スタートを分析してみた結果、それだけではスリット隊形を十分に表現できない気がしました。
そこで次に着目したのが、「スタートの安定性」です。
競艇を見ていると、毎回ほぼ同じタイミングでスタートを決める選手もいれば、レースごとに大きくばらつく選手もいます。
この違いを数字で表せれば、新しい特徴量になるかもしれない。
そう考えて、今回は標準偏差を調べてみることにしました。
スタートの安定性を数字で表したかった
平均スタートを調べているうちに、もう一つ気になることがありました。
それは、
「スタートが安定している選手と、そうじゃない選手がいる。」
ということです。
競艇を予想するときも、
この選手は毎回しっかりスタートを決める。
この選手はレースによってばらつく。
そんな印象を持ちながら見ていました。
その感覚を数字で表せたら、特徴量になるかもしれない。
そこで調べることにしたのが、標準偏差です。
標準偏差は、スタートのばらつきを表す数字です。
毎回ほぼ同じタイミングでスタートする選手なら小さくなり、レースごとの差が大きい選手ほど大きくなります。
もし、この数字でスタートの安定性を表せるなら、AIにも役立つ特徴量になるかもしれない。
そんなことを考えながら分析を始めました。
実際に集計してみると
標準偏差を集計してみると、選手ごとに違いがあることは分かりました。
予想どおり、スタートのばらつきが小さい選手もいれば、大きい選手もいます。
その結果自体は納得できるものでした。
ただ、分析結果を見ながら思ったことがあります。
「差はあるけど、これって特徴量として使えるのかな。」
ということでした。
もちろん、選手ごとの違いは数字として表れています。
でも、その違いがスリット隊形の予測につながるかと言われると、まだ自信は持てませんでした。
平均スタートの時と同じ感覚だった
標準偏差を調べながら感じたことは、前回の平均スタートと少し似ていました。
数字として違いはある。
でも、それだけでは足りない気がする。
そんな感覚です。
分析を進めるほど、
「スタートは一人だけを見ても分からない。」
という印象が強くなっていきました。
前回の記事でも書きましたが、
同じ0.20のスタートでも、
周りが0.30なら速いスタートになります。
逆に、全員が0.10前後なら、0.20では後手を踏むことになります。
つまり、スタートは絶対値ではなく、そのレース全体の中で評価されるものです。
標準偏差を見ても、その考えは変わりませんでした。
むしろ、
「個人の数字だけを増やしても、スリット隊形を説明するのは難しいのかもしれない。」
そんな印象がさらに強くなりました。
少しずつ、不安も出てきた
もちろん、この分析が無駄だったとは思っていません。
一つの仮説を試して、
結果を確認できました。
それだけでも前に進んでいます。
ただ、その一方で、
「本当に特徴量として使えるものは見つかるんだろうか。」
という不安も少しずつ出てきました。
平均スタートも決め手にはならない。
標準偏差も、今のところ決定的とは言えない。
そうなると、
自分が普段感覚で見ているものを、本当に数字として表現できる特徴量は存在するのだろうか。
そんなことを考えるようになりました。
でも、不安だけではありませんでした。
「じゃあ次は別の特徴量を試してみよう。」
そんな気持ちも同じくらいありました。
まだ答えは見つかっていない。
だからこそ、一つずつ試していけばいい。
この頃は、期待と不安が半分ずつという感じでした。
次の特徴量を探してみる
平均スタート。
標準偏差。
どちらも調べてみました。
どちらも全く意味がないとは思いません。
でも、
「これだけでスリット隊形を予測できそうだ。」
という手応えもありませんでした。
だから、特徴量探しはまだ続きます。
次も、自分の感覚だけではなく、ChatGPTにも相談しながら、
「他にスリット隊形を表現できそうな特徴量はないか。」
を考えていくことにしました。
すぐに答えは見つからないかもしれません。
それでも、一つずつ仮説を立てて、一つずつ確かめていく。
そんな進め方は変わりませんでした。
次回予告
今回は、スタートの標準偏差を分析してみました。
選手ごとの違いは見えたものの、それだけではスリット隊形を十分に説明できるとは感じませんでした。
次回は、さらに別の特徴量に着目し、スリット判定AIに使えそうな情報を探していこうと思います。
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前回は、平均スタートを分析し、それだけではスリット隊形を十分に表現できない気がしました。
そこで次は、「スタートの安定性」も特徴量になるのではないかと考え、標準偏差の分析へ進むことにしました。
今回の記事につながる内容なので、まだ読んでいない方はぜひこちらもご覧ください。
▶ 競艇AI開発日記 第13話｜平均スタートを分析してみると、それだけでは足りない気がしました
