秋葉原パチンコ・パチスロデータまとめ

アイランド、ビッグアップル、UNO秋葉原店のパチンコ・パチスロ出玉情報をまとめてます。

【お勉強】パチンカスが学ぶ機械学習2

だいぶ間が空いてしまいましたが、、

前回の続き?です。

pachipachiland.hatenablog.com

※いつもとは違って少しまじめな話です。

 興味無い方は読み飛ばしてください (;´ω`)

やりたいこと

アイランド秋葉原店の全体差枚を予想したい。

f:id:putikan:20170917001845j:plain

↑みたいな感じ。

前回はとの違いは以下2点です。

  • 台毎の予測 → 店全体の差枚の予測
  • + or -のみの予測 → 具体的な差枚の予測

過去の実績から、全体差枚がどれくらいになりそうかを予測します。

目標

とりあえず+-ぐらいはあってたらいいな。。

準備

使用するデータ

アイランド秋葉原店 2017年1月~2019年10月14日までのスロット全体差枚データ

※過去のデータを元に学習することで、予測の精度を上げます。

環境

Amazon Forecast を使います。

aws.amazon.com

大雑把に言うと「時系列データ(アイランドの過去の差枚データ)を入力するとAmazonのノウハウを使って予測してくれるサービス。」みたいな感じです。

参考

qiita.com

dev.classmethod.jp

教師データ

教師データの形式はこんな感じです。

item_id,timestamp,target_value

例:island,2019-10-14,-159604

  island,2019-10-13,3716

   …

 →item_id:一意に判別できるIDです。(なんでもよいので適当です。)

  timestamp:yyyy_mm_ddのフォーマットです。

  target_value:全体差枚データです。

こんな感じのデータを2017-01-01~2019-10-14まで準備し、教師データとして使用します。

予測モデル作成

上記教師データをインプットに、予測モデルを作成します。

手順はまんま参考の通りなので割愛します。

実施結果

f:id:putikan:20191015215454j:plain

見方は以下の通り。

  • P10 Forecast

10パーセンタイル予測。

この値以下になるのは10%以下の確率ということ。(たぶん…)

  • P50 Forecast

50パーセンタイル予測。
いわゆる中央値。

  • P90 Forecast

90パーセンタイル予測。

この値以下になるのは90%以下の確率ということ。

感想

  • 土日の差枚が他の曜日に比べて低い。金曜日も低めになりました。
  • (正直、この機械学習をせずとも分かってたことだけど…)
  • 毎週の予測が全く同じになってしまってる。月末になればなるほど、差枚が+になりやすい傾向とかが出てほしかった…。
  • 正直、「うーん。。。」といった結果でした。
  • まだまだ人間が予測した方が精度は高そうですね。

※あくまで機械学習を用いた予測です。

 予測に関する苦情や責任は一切負いかねますので、ご了承ください。<(_ _ )>