[PYTHON] Modélisation de la valeur de capacité des joueurs de shogi professionnels par pystan [Visualisation de la différence de capacité entre le premier et le deuxième]

Recommandé pour les personnes comme celle-ci

Ce que j'ai fait dans cet article

――Examinez à quel point la valeur de la capacité diffère entre le premier et le deuxième joueurs pour chaque joueur

introduction

La double couronne de Sota Fujii est forte, n'est-ce pas? Le degré d'exposition du shogi augmente, par exemple à la télévision.

L'ordre du jour souvent repris dans le shogi professionnel est ** Le second tour est-il vraiment désavantageux? **quelque chose comme. Si vous y réfléchissez normalement, il semble que le premier mouvement soit avantageux. En fait, il semble que le taux de victoire du premier tour soit légèrement plus élevé en shogi professionnel. (Le taux de première victoire est d'environ 53%)

Cependant, c'est une histoire vue dans le monde entier du shogi. En fait, cela devrait être différent pour chaque joueur, qu'il soit bon en premier ou en deuxième. En général, la cote d'un épéiste peut être donnée sous la forme d'une valeur numérique de la valeur de la capacité de l'épéiste. Sur ce site d'évaluation, la valeur de la capacité de l'épéiste est quantifiée. Cependant, il n'y a pas de quantification pour chaque mouvement. De plus, le sentiment de stabilité de la capacité du joueur ne peut être compris qu'à partir du classement.

Par conséquent, dans cet article, nous utiliserons la modélisation statistique bayésienne utilisant pystan.

À propos, le type de combat préféré de l'auteur dans le groupe de voitures oscillantes est la voiture à quatre roues.

Données utilisées

Comme le montre la figure ci-dessous, j'ai créé un dataframe qui stocke le premier coup (colonne f), le second coup (colonne s) et le résultat du jeu (colonne de résultat, si vrai, le premier coup l'emporte). image.png

Méthode de modélisation de la valeur des capacités

Je me suis référé à la méthode décrite dans "Bayes Statistical Modeling with Stan and R" dans la référence. Des détails sont également décrits dans "J'ai analysé la force du tennis professionnel masculin avec la modélisation bayésienne".

Pour donner un aperçu ** - La valeur de capacité du joueur est $ \ mu $, l'inégalité de capacité est $ \ sigma $, et la capacité au moment du jeu est exprimée par $ normal (\ mu, \ sigma) $. ―― Celui avec la capacité la plus élevée au moment de la partie remporte la partie ** Je fais du mannequinat. En d'autres termes, il est modélisé qu'il existe des variations dans chaque jeu en ce qui concerne la véritable capacité du joueur. Cette modélisation a également l'avantage de révéler des inégalités dans le jeu, qui n'étaient pas connues du seul classement.

Comment modéliser la capacité du premier mouvement et du deuxième mouvement, mais cette fois je l'ai modélisé en supposant que le premier et le deuxième mouvement sont des personnes complètement différentes. En d'autres termes, la valeur de capacité du premier coup est estimée uniquement à partir du résultat de jeu du premier coup, et la valeur de capacité du deuxième coup est estimée uniquement à partir du résultat de jeu du deuxième coup.

En pystan, deux lignes, une ligne du gagnant et une ligne du perdant, sont données comme résultat du jeu. Par conséquent, nous avons créé la ligne gagnante de w et la ligne perdante de l comme indiqué ci-dessous. 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"])

Résultat de la modélisation

Le calcul a été effectué par NUTS et a duré environ une heure.

Top 20 des joueurs avec une grande capacité de première main

Tout d'abord, afin de confirmer la validité du résultat du calcul, nous allons extraire les 20 meilleurs joueurs qui ont des valeurs de capacité élevées dans la première version. L'axe vertical est la valeur réelle.

La valeur moyenne de la capacité modélisée est également tracée. image.png

En regardant ces résultats, les quatre personnes qui sont actuellement considérées comme les quatre premières, «Sota Fujii, Takuya Nagase, Masayuki Toyoshima et Akira Watanabe», sont les quatre premières, et les résultats semblent très pertinents. Importance même si vous regardez le quadrant de la valeur de la capacité Il semble qu'il y ait un certain résultat.

Ensuite, le résultat du deuxième tour top20 est affiché. image.png

Après tout, "Sota Fujii, Takuya Nagase, Masayuki Toyoshima, Akira Watanabe" sont les quatre premiers. Cependant, par rapport au précédent, les autres personnes seront remplacées. À partir de là, on peut voir que la valeur de capacité différente du premier coup est modélisée. ** Plutôt que la force écrasante de Sota Fujii ... **

En raison de ce qui précède, on considère que la modélisation semble plus pertinente. Ensuite, nous examinerons la différence entre le premier et le deuxième tour.

Différence entre le premier et le deuxième tour

Comparons les valeurs de capacité des meilleurs joueurs du premier coup avec le premier et le deuxième coup. Dans la figure ci-dessous, le bleu est le premier mouvement et l'orange le deuxième. Les cases des moustaches des cases représentent les quadrants, et si ces cases ne se chevauchent pas, on peut considérer qu'il y a une différence significative.

image.png

À partir de la figure ci-dessus, vous pouvez voir ce qui suit. ―― De nombreux joueurs ont une valeur de capacité légèrement inférieure au deuxième tour ――Shintaro Saito, Akira Watanabe et Tatsuya Sugai ont des capacités différentes. --Sota Fujii et Zenji Hanyu ont une petite différence de capacité entre le deuxième et le premier tour.

Ce résultat semble être sensuellement correct. La double couronne de Fujii a un taux de victoire élevé même dans le deuxième tour, et la double couronne de Watanabe a l'impression qu'il a particulièrement mal à son tour pendant plusieurs années. À partir de ces faits, il a été constaté qu'il y avait une grande différence dans la différence de capacité entre le premier coup et le deuxième coup selon le joueur **.

Un épéiste avec une grande différence de capacité

Ensuite, nous allons visualiser les joueurs qui ont une grande / petite différence de capacité entre le premier et le deuxième joueurs. Nous nous sommes concentrés sur 39 joueurs de haut rang et avons visualisé la différence de capacité.

Tout d'abord, les 10 meilleurs joueurs qui sont les plus forts au deuxième tour. Plus la valeur est petite, plus le deuxième tour est fort. Les trois personnes qui se démarquent sont Tetsuro Itoya, Yasushi Takami et Kenjiro Abe. Je n'ai pas une forte impression du deuxième mouvement, alors j'aimerais entendre les opinions des experts. image.png

Ensuite, il y a 10 joueurs qui sont plus forts au premier tour. Plus la valeur est élevée, plus le premier mouvement est fort. Ce qui ressort, c'est Shintaro Saito. Je n'ai pas cette impression non plus, alors j'aimerais vous demander votre avis.

image.png

Un joueur avec une grande inégalité dans le jeu

Vient ensuite le résultat du joueur qui a la plus grande inégalité du jeu. À la suite de l'analyse, il y avait beaucoup d'acteurs qui n'ont pas fait une grande différence entre le premier et le second, donc j'ai utilisé uniquement le résultat de l'analyse du premier.

Voici 10 joueurs modélisés comme ayant une grande inégalité de jeu. Attention, Kazumoto Kimura et Tatsuya Sugai. Compte tenu de 2017, ces deux sont des épéistes qui ont remporté des titres, et on pense que la puissance explosive à cette époque était modélisée comme une concurrence inégale. image.png

Ensuite, il y a 10 joueurs qui ont moins d'inégalités dans le jeu. Il est intéressant que Sota Fujii et Akira Watanabe soient inclus ici. Ces deux personnes ont des valeurs de capacité élevées et il y a peu d'inégalités dans le jeu. Par conséquent, on peut dire que ces deux personnes gagnent de manière stable avec peu de matchs manqués.

image.png

À la fin

Si vous trouvez cela intéressant, merci LGTM.

Autres choses que vous souhaitez analyser

--Analyse du deuxième tour de la fête de la voiture oscillante

Les références

Modélisation statistique bayésienne avec Stan et 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 J'ai essayé de juger de la force du lutteur de sumo avec le modèle Bayes https://qiita.com/a0082273/items/670ccafff23c3c576371 J'ai essayé d'analyser la force du tennis professionnel masculin avec la modélisation Bayes 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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