[PYTHON] Versprochener Sieg ("Hobby x Maschinelles Lernen")

Einführung

Dies ist der erste Beitrag. Ich werde das Material aufschreiben, das ich für LT in der Firma vorbereitet habe. (Ich werde mein Bestes geben, um auch in Zukunft weiter zu produzieren ...)

Inhaltsverzeichnis

1. Vorwort / Zweck
2. Gesamtsystemfluss
3. Details
4. Bekanntgabe der praktischen Ergebnisse
5. Schlussfolgerung
6. TODO

1. 1. Vorwort / Zweck

Titel: ** "Hobby x Maschinelles Lernen" **

Es ist ein großer Titel, Mein Hobby ist ** Pachislot ** ..

Was ist Pachislot?

Es handelt sich um einen Spielautomaten, der in einem Pachinko-Shop installiert ist und gesetzlich als "Drehspielautomat" bezeichnet wird. Es wird Pachislot genannt, weil es ein Spielautomat in einem Pachinko-Laden ist. Im Pachislot befindet sich eine Einstellung namens ** 6 Schritte (*) **, die der Pachinko-Sachbearbeiter nach dem Schließen des Geschäfts manuell ändert.

• Nicht alle Modelle haben 6 Stufen.

Ich werde mit einem konkreten Beispiel erklären. "Go Go Jongleur KK (Kita Denshi)" (Ich denke, viele von euch kennen dieses Gesicht.)

Die grundlegenden Spezifikationen dieses Standes lauten wie folgt.

Wie ich zuvor erklärt habe, gibt es eine Einstellung an der Basis des Steckplatzes. Es ist auf ungefähr ** 6 Stufen ** eingestellt. Und mit steigender Einstellung steigen auch die technischen Daten des Maschinenrabattstandes.

Diese Einstellung wird ** jeden Abend von einem Pachinko-Verkäufer manuell geändert **.

• Es kann aufgeschoben werden.

Also dachte ich.

Wenn Sie die Einstellungen manuell vorgenommen haben Ist ** Gesetz ** nicht unwissentlich geboren ...?

Also der Zweck

Sammeln Sie Pachislot-Daten, verwenden Sie maschinelles Lernen, um die Regeln zu bestimmen, und gewinnen Sie auf jeden Fall.

2. Systemweiter Fluss

Um dieses System wahnsinnig zu erklären, ist die Zusammensetzung wie folgt. Ich werde jeden Schritt für Schritt erklären.

3. 3. Einzelheiten

① Datenerfassung

Dieses System wird mit Python implementiert.

Umgebung Windows10 + Anaconda3

** Bibliothek benutzt **

• Selen 3.141.0 (Crawlen)
• Beautifulsoup 4.7.1 (Scraping)

** Erhebungszeitraum ** 2019/7/15 - 2019/9/14

• Jeden Tag um 23:20 Uhr gesammelt

** Tatsächlich gesammelte Daten **

■ Stolperpunkt

Die Seite, auf der Sie Informationen zu Pachinko-Bällen sehen können, war nur von Ihrem Smartphone aus zugänglich.

Geben Sie das Gerät in der Option chromedriver an. ** Auflösen **

mobile_emulation = { "deviceName": "Nexus 5" }
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_experimental_option("mobileEmulation", mobile_emulation)
driver = webdriver.Chrome("C:/chromedriver.exe", desired_capabilities = chrome_options.to_capabilities())
driver.get("Pachiya URL")

② Maschinelles Lernen

Verwenden Sie scikitlearns "Random Forest".

Dieses Mal habe ich die Daten gestoppt und durch Erweitern des Jongleurs gelernt. Sagen Sie anhand des trainierten Modells voraus, wie viele Einstellungen die Plattform an diesem Tag haben wird! !!

• ** Zielvariable **: Einstellung
• ** Erklärende Variablen **: Datum, Tag

Vorverarbeitung, die überhaupt nicht klug ist

#Nachdem Sie mit dem unordentlichen Datenrahmen herumgespielt haben,

#Erraten Sie die Einstellung anhand der Wahrscheinlichkeit (sie wird als Schätzwert bezeichnet, obwohl es sich um die Zielvariable handelt...）
tmp = line[1][8].split("/")
hoge = float(tmp[0]) / float(tmp[1])
if hoge >= my_pro[5]:
   hoge_np = np.append(hoge_np, 5)
elif hoge >= my_pro[4]:
   hoge_np = np.append(hoge_np, 4)
elif hoge >= my_pro[3]:
   hoge_np = np.append(hoge_np, 3)
elif hoge >= my_pro[2]:
   hoge_np = np.append(hoge_np, 2)
elif hoge >= my_pro[1]:
   hoge_np = np.append(hoge_np, 1)
else:
   hoge_np = np.append(hoge_np, 0)

#Es gibt viele andere Unordnung...

Wenn Sie damit herumspielen, werfen Sie es in das Lernmodell

#Separat für Schulung und Bewertung
x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(x, y, test_size=0.2)

#Lernen
model = RandomForestClassifier()
model.fit(x_train, y_train)

③ Üben

■ Übungstag 05.10.2019 (Sa)

■ Standort Ein bestimmter Pachinko-Laden

Sie können definitiv gewinnen, indem Sie den 1257 Jongleur treffen (Einstellung 5 !!)! !!

Damit

Vier. Ankündigung des praktischen Ergebnisses

Wenn ich normalerweise zum Schlagen gehe, nehme ich ungefähr drei Leute, Sakichi. Ich kann dieses Mal gewinnen, also habe ich mit Satoshi trainiert! !!

Das Ergebnis ist ...! !! !!

Ja, ich konnte zwei Sakichi brillant mitbringen.

Fünf. Fazit

Nicht so süß.

6．TODO Basierend auf den folgenden Überlegungen werden wir auffrischen, damit wir definitiv gewinnen können.

Streben Sie einen Millionär an! !!

• Wenn Sie das nächste Mal verlieren, werden Sie in den Ruhestand gehen.

Reflexionen

-Die erklärenden Variablen sind nicht plausibel. -Die Einstellungen des Vortages und die Einstellungen des linken und rechten Ständers sollten berücksichtigt werden. -Sie sollten den Trend des Geschäfts beobachten. -Die Anzahl der Daten ist überhaupt nicht groß. -Ich weiß nicht, ob es eine Tendenz gibt.

• Auch wenn Sie die Einstellungen erraten können, können Sie nicht immer gewinnen. ** (Dunkelheit von Pachislot) **