Amazon Machine Learningでサザエさんじゃんけんを予測してみた

Satoshi Noto

2015.08.07

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サザエさんじゃんけんの予測をAmazon MLでやってみたら6割ぐらいの勝率になりました。ということで、どんな感じでやってみたのか解説します。

前提

モデル：多項分類
目的変数：予測対象となる回のじゃんけんの手
説明変数：予測対象となる回の過去n回の手。最大10回。
評価データ：100件（第1136回〜第1239回）
学習データ：1,089件（第11回〜第1135回）
Maximum ML model Size：100MB
Maximum number of data passes：10
Regularization type (amount)：L2, 1e-6 - Mild

評価データが100件とあるのは約1,200件ぐらいあったので、とりあえず直近の100件を予測対象として、それより過去を学習データとすればいいかぐらいのざっくりした考えからです。なお、学習データが100件に対して番組の回数の差が103回あるのはじゃんけんが休みの回は除外しているためです。また、学習データが第11回からなのは最大で過去10回を説明変数として利用しているためです。Maximum ML model Size、Maximum number of data passes、Regularization type (amount)についてはAmazon MLのデフォルト値をそのまま使いました。

今回は予測対象となる手の過去10回分の手を1行のCSVファイルとして作成して、Recipeを使って実際に利用する過去の手の回数を制御しました。

times,target,previous1,previous2,previous3,previous4,previous5,previous6,previous7,previous8,previous9,previous10
第1239回,チョキ,チョキ,グー,チョキ,パー,パー,チョキ,グー,チョキ,パー,グー
第1238回,チョキ,グー,チョキ,パー,パー,チョキ,グー,チョキ,パー,グー,パー
第1237回,グー,チョキ,パー,パー,チョキ,グー,チョキ,パー,グー,パー,チョキ
第1236回,チョキ,パー,パー,チョキ,グー,チョキ,パー,グー,パー,チョキ,グー

Recipeは以下の様な感じです。利用する過去の手の回数が増えるとoutputsの中の変数の数が増えます。

{
  "groups": {},
  "assignments": {},
  "outputs": [
    "previous2",
    "previous1"
  ]
}

Recipeの詳細はAmazon Machine Learning Recipeまとめを参照して下さい。

結果

説明変数の数（過去の手の数）を1〜10に増やしてみた結果は以下のグラフの通りです。過去2回が一番Average F1 scoreが高く、0.59でした。それ以上過去の手を増やしても0.57ぐらいだったので6割ぐらいの正解率でいいなら過去2回分の手があれば十分なようです。

最も正解率が高い過去2回分を利用した際のML model performanceの画面は以下の図の通りです。

おまけ

じゃんけんのデータはサザエさんの過去の手一覧を利用させていただきました。このページの過去の手のデータを丸ごとコピーしてjanken.txtというファイルに保存します。後は以下のPythonスクリプトでjanken-training.csvとjanken-evaluation.csvが生成されるので、janken-training.csvでモデルを作成し、janken-evaluation.csvで評価します。

# coding: UTF-8

DATA_WINDOW_SIZE = 10
NUM_OF_EVALUATION_RECORDS = 100

records = []
for line in open('janken.txt', 'r'):
    items = line.split()
    # 空行を除去
    if len(items) == 0:
        continue
    # グー/チョキ/パーという文字列に変換（「（観月ありさ）」などの文字列を除去）
    hand = items[2].split('（')[0]
    # 休みの行を除去
    if hand == '休み':
        continue
    records.append({"number_of_times":items[0], "hand":hand})

formated_lines = []
for i, v in enumerate(records):
    if i + DATA_WINDOW_SIZE >= len(records):
        break
    line = v["number_of_times"] + ',' + v["hand"]
    # 説明変数として利用する過去の手を追加
    for j in range(1, 1 + DATA_WINDOW_SIZE):
        line += ',' + records[i + j]["hand"]
    formated_lines.append(line)


evaluation_file = open("janken-evaluation.csv", "w")
training_file = open("janken-training.csv", "w")
try:
    # ヘッダ行の書き込み
    header = 'times,target'
    for i in range(1, 1 + DATA_WINDOW_SIZE):
        header += ',previous' + str(i)
    evaluation_file.write(header + '\n')
    training_file.write(header + '\n')

    for i, v in enumerate(formated_lines):
        if i < NUM_OF_EVALUATION_RECORDS:
            evaluation_file.write(v + '\n')
        else:
            training_file.write(v + '\n')
finally:
    evaluation_file.close()
    training_file.close()