[PYTHON] Fähigkeitswertmodellierung von professionellen Shogi-Spielern durch Pystan [Visualisierung des Fähigkeitsunterschieds zwischen erstem und zweitem]

Empfohlen für solche Leute

Was ich in diesem Artikel gemacht habe

――Überprüfen Sie, um wie viel sich der Fähigkeitswert zwischen dem ersten und dem zweiten Spieler für jeden Spieler unterscheidet

Einführung

Sota Fujiis Doppelkrone ist stark, nicht wahr? Der Grad der Exposition von Shogi nimmt zu, beispielsweise im Fernsehen.

Die Agenda, die im professionellen Shogi oft aufgegriffen wird, lautet ** Ist die zweite Runde wirklich nachteilig? **etwas wie. Wenn Sie normal darüber nachdenken, scheint der erste Schritt vorteilhaft zu sein. Tatsächlich scheint die Gewinnrate der ersten Runde bei professionellen Shogi etwas höher zu sein. (Die erste Gewinnrate beträgt ca. 53%)

Dies ist jedoch eine Geschichte, wenn man sie in der gesamten Shogi-Welt betrachtet. Eigentlich sollte es für jeden Spieler anders sein, ob er zuerst oder zweitens gut ist. Im Allgemeinen wird die Bewertung eines Schwertkämpfers als numerischer Wert des Fähigkeitswertes des Schwertkämpfers angegeben. Auf dieser Bewertungsseite wird der Fähigkeitswert des Schwertkämpfers quantifiziert. Es gibt jedoch keine Quantifizierung für jede Bewegung. Darüber hinaus kann das Gefühl der Stabilität der Fähigkeiten des Spielers nicht nur anhand der Bewertung verstanden werden.

Daher werden wir in diesem Artikel die Bayes'sche statistische Modellierung unter Verwendung von Pystan verwenden.

Der beliebteste Kampftyp des Autors bei der Swinging-Car-Party ist übrigens das vierrädrige Auto.

Verwendete Daten

--Scraping von der Bewertungsseite: http://kishibetsu.com/rating.html --Verwenden Sie die Spielergebnisse von Januar 2017 bis September 2020 --Verwenden Sie nur die Ergebnisse der Spieler, die im ersten und zweiten Spiel jeweils 10 oder mehr Spiele haben (um zu verhindern, dass Ausreißer generiert werden).

Wie in der folgenden Abbildung gezeigt, habe ich einen Datenrahmen erstellt, in dem der erste Zug (Spalte f), der zweite Zug (Spalte s) und das Spielergebnis gespeichert sind (Ergebnisspalte, falls zutreffend, gewinnt der erste Zug). image.png

Modellierungsmethode für Fähigkeitswerte

Ich bezog mich auf die in "Bayes Statistical Modeling with Stan and R" in der Referenz beschriebene Methode. Details sind auch in "Ich habe die Stärke des professionellen Tennis für Männer mit Bayes'schen Modellen analysiert" beschrieben.

Um einen Überblick zu geben ** - Der Fähigkeitswert des Spielers ist $ \ mu $, die Fähigkeitsungleichmäßigkeit ist $ \ sigma $ und die Fähigkeit zum Zeitpunkt des Spiels wird durch $ normal (\ mu, \ sigma) $ ausgedrückt. ――Derjenige mit der höheren Fähigkeit zum Zeitpunkt des Spiels gewinnt das Spiel ** Ich modelliere. Mit anderen Worten, es wird modelliert, dass es in jedem Spiel Variationen in Bezug auf die wahren Fähigkeiten des Spielers gibt. Diese Modellierung hat auch den Vorteil, dass Unebenheiten im Spiel aufgedeckt werden, die allein aus der Bewertung nicht bekannt waren.

Wie man die Fähigkeit des ersten und zweiten Zuges modelliert, aber diesmal habe ich sie unter der Annahme modelliert, dass der erste und der zweite Zug völlig unterschiedliche Personen sind. Mit anderen Worten, der Fähigkeitswert des ersten Zuges wird nur aus dem Spielergebnis des ersten Zuges geschätzt, und der Fähigkeitswert des zweiten Zuges wird nur aus dem Spielergebnis des zweiten Zuges geschätzt.

In Pystan werden als Ergebnis des Spiels zwei Reihen angegeben, eine Siegerreihe und eine Verliererreihe. Daher haben wir die Gewinnerlinie von w und die Verliererlinie von l wie unten gezeigt erstellt. image.png

python


df["w"] = np.where(df["result"],df["f_ID"],df["s_ID"])
df["l"] = np.where(df["result"],df["s_ID"],df["f_ID"])

Modellierungsergebnis

Die Berechnung wurde von NUTS durchgeführt und dauerte ungefähr eine Stunde.

Top 20 Spieler mit hohen Fähigkeiten aus erster Hand

Um die Gültigkeit des Berechnungsergebnisses zu bestätigen, werden zunächst die 20 besten Spieler extrahiert, die in der ersten Version hohe Fähigkeitswerte aufweisen. Die vertikale Achse ist der Istwert.

Dargestellt ist auch der Durchschnittswert der modellierten Fähigkeit. image.png

Wenn man sich diese Ergebnisse ansieht, sind die vier Personen, von denen derzeit behauptet wird, sie seien die Top 4, "Sota Fujii, Takuya Nagase, Masayuki Toyoshima und Akira Watanabe", die Top 4, und die Ergebnisse scheinen von hoher Relevanz zu sein. Bedeutung auch dann, wenn Sie den Quadranten des Fähigkeitswertes betrachten Es scheint, dass es ein bestimmtes Ergebnis gibt.

Als nächstes wird das Ergebnis der zweiten Runde top20 angezeigt. image.png

Immerhin sind "Sota Fujii, Takuya Nagase, Masayuki Toyoshima, Akira Watanabe" die Top 4. Im Vergleich zum vorherigen werden jedoch die anderen Personen ersetzt. Daraus ist ersichtlich, dass der vom ersten Zug abweichende Fähigkeitswert modelliert wird. ** Anstelle von Sota Fujiis überwältigender Stärke ... **

Infolgedessen wird davon ausgegangen, dass die Modellierung relevanter zu sein scheint. Als nächstes werden wir überlegen, wie groß der Unterschied zwischen der ersten und der zweiten Runde ist.

Unterschied zwischen erster und zweiter Runde

Vergleichen wir die Fähigkeitswerte der Top-Spieler im ersten Zug mit dem ersten und dem zweiten Zug. In der folgenden Abbildung ist Blau der erste Zug und Orange der zweite Zug. Die Kästchen in den Kästchen-Whiskern stellen die Quadranten dar. Wenn sich diese Kästchen nicht überlappen, kann davon ausgegangen werden, dass es einen signifikanten Unterschied gibt.

image.png

In der obigen Abbildung sehen Sie Folgendes. ――Viele Spieler haben in der zweiten Runde einen etwas niedrigeren Fähigkeitswert ――Shintaro Saito, Akira Watanabe und Tatsuya Sugai haben unterschiedliche Fähigkeitswerte. --Sota Fujii und Zenji Hanyu haben einen kleinen Unterschied in der Fähigkeit zwischen der zweiten und ersten Runde.

Dieses Ergebnis scheint sinnlich korrekt zu sein. Die Doppelkrone von Fujii hat bereits in der zweiten Runde eine hohe Gewinnrate, und die Doppelkrone von Watanabe hat den Eindruck, dass er in seiner Runde mehrere Jahre lang besonders Probleme hatte. Aus diesen Tatsachen wurde herausgefunden, dass es einen großen Unterschied im Fähigkeitsunterschied zwischen dem ersten und dem zweiten Spieler gibt, abhängig vom Spieler **.

Ein Schwertkämpfer mit einem großen Unterschied in den Fähigkeiten

Als nächstes werden wir die Spieler visualisieren, die einen großen / kleinen Unterschied in den Fähigkeiten zwischen dem ersten und dem zweiten Spieler haben. Wir haben uns auf 39 hochrangige Spieler konzentriert und den Unterschied in den Fähigkeiten visualisiert.

Zuallererst die Top 10 Spieler, die in der zweiten Runde stärker sind. Je kleiner der Wert, desto stärker die zweite Umdrehung. Die drei herausragenden Personen sind Tetsuro Itoya, Yasushi Takami und Kenjiro Abe. Ich habe keinen starken Eindruck vom zweiten Schritt, daher würde ich gerne die Meinungen von Experten hören. image.png

Als nächstes gibt es 10 Spieler, die in der ersten Runde stärker sind. Je höher der Wert, desto stärker der erste Zug. Was auffällt, ist Shintaro Saito. Ich habe diesen Eindruck auch nicht, also suche ich nach Meinungen.

image.png

Ein Spieler mit einer großen Ungleichmäßigkeit im Spiel

Als nächstes kommt das Ergebnis des Spielers, der die größte Ungleichmäßigkeit im Spiel aufweist. Als Ergebnis der Analyse gab es viele Spieler, die keinen großen Unterschied zwischen dem ersten und dem zweiten machten, so dass ich nur das Analyseergebnis des ersten verwendete.

Die folgenden 10 Spieler haben eine große Spielungleichmäßigkeit. Aufmerksamkeit ist Kazumoto Kimura und Tatsuya Sugai. Wenn man bedenkt, dass es sich bei diesen beiden ab 2017 um Schwertkämpfer handelt, die ebenfalls Titel gewonnen haben, wird angenommen, dass die Sprengkraft zu dieser Zeit als ungleicher Wettbewerb modelliert wurde. image.png

Als nächstes gibt es 10 Spieler, die weniger Unebenheiten im Spiel haben. Es ist interessant, dass Sota Fujii und Akira Watanabe hier enthalten sind. Diese beiden Personen haben hohe Fähigkeitswerte und es gibt wenig Ungleichmäßigkeiten im Spiel. Daher kann gesagt werden, dass diese beiden Personen mit wenigen verpassten Spielen einen stabilen Sieg errungen haben.

image.png

Am Ende

--Bayes statistische Modellierung wird durchgeführt, um den Fähigkeitswert von Shogi zu modellieren ――Der Unterschied in den Fähigkeiten zwischen dem ersten und dem zweiten Spieler wurde deutlich. Viele Schwertkämpfer sind hinten weniger fähig. ――Tetsuro Itoya, Taiji Takami und Kenjiro Abe sind diejenigen, die in der zweiten Runde besonders stark sind. ――Shintaro Saito ist in der ersten Runde besonders stark. ――Akira Watanabe und Sota Fujii haben hohe Fähigkeitswerte und kleine Unebenheiten im Spiel. Man kann sagen, dass es stabil gewinnt.

Wenn Sie es interessant finden, danke LGTM.

Andere Dinge, die Sie analysieren möchten

Verweise

Bayesianische statistische Modellierung mit Stan und R. https://www.amazon.co.jp/Stan%E3%81%A8R%E3%81%A7%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0-Wonderful-R-2-%E6%9D%BE%E6%B5%A6-%E5%81%A5%E5%A4%AA%E9%83%8E-ebook/dp/B07M8LWLS1/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&dchild=1&keywords=stan%E3%81%A8R&qid=1602217801&sr=8-1 Ich habe versucht, die Stärke des Sumo-Wrestlers mit dem Bayes-Modell zu beurteilen https://qiita.com/a0082273/items/670ccafff23c3c576371 Ich habe versucht, die Stärke des professionellen Tennis für Männer mit Bayes-Modellierung zu analysieren http://www.ie110704.net/2018/05/24/%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%A7%E7%94%B7%E5%AD%90%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%86%E3%83%8B%E3%82%B9%E3%81%AE%E5%BC%B7%E3%81%95%E3%82%92%E5%88%86%E6%9E%90/

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