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2017年2月のコラム一覧
2017 2/23 [Thu.]

2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する(5)

※本コラムは「2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する(4)」の続きです以上の処理を用いて、最終的に推計される2017年J1リーグの順位は下記となった。10000回のシミュレーション結果における、勝点の平均および標準偏差を表す。※J2からJ1に昇格した3チームは、本稿で用いた2016年J1リーグのデータが無いため、予測の対象外とした。※J2に降格した3チームは予測対象外としているが、他のチームの勝点計算のために、J2からの昇格チームとみなし、対戦シミュレーションに含めている。

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2017 2/23 [Thu.]

2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する(4)

※本コラムは「2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する。(3)」の続きです さて、ここまでの分析で、チームごとに対戦相手のトラッキングパラメータによって想定されるゴール数を予測するモデルを得られた。しかし2016年の結果から2017年のJ1リーグを予測する上で、考慮するべき重要な要素がある。選手の移籍だ。今オフは、各チームにおける主力・看板選手の移籍が例年よりも目立ったように思う。

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2017 2/23 [Thu.]

2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する(3)

※本コラムは「2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する(2)」の続きです では、いよいよ機械学習を用いて、スタッツデータからゴール数を予測するモデルを作成していく。今回は、XGboost(EXtreme Gradient boosting)という手法を用いて機械学習した。XGboostの説明の前に、その元となる決定木について説明する。決定木とは、(ジニ係数などの)分岐基準を用いて、“もっとも良くデータが分かれる”パラメータを選択し続けていくモデルとなる。決定木は一般的に下記のようなアウトプットが得られるため、解釈が容易というメリットがある。※下記は横浜F・マリノスのゴール数予測の決定木

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2017 2/23 [Thu.]

2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する(2)

※本コラムは「2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する(1)」の続きですスタッツデータを用いてゴール数を機械学習する前に、少し寄り道して、スタッツデータから見えてくる、各チームの特徴の違いに注目してみる。単純にゴール数と相関のあるスタッツデータだけを比較しても各チームで傾向が異なる。たとえば、鹿島アントラーズ、川崎フロンターレ、浦和レッズ、そして比較として、年間順位上位3チームとスタイルが異なる横浜F・マリノスにおける、ゴール数との相関上位のスタッツデータは下記の通りとなった。

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2017 2/23 [Thu.]

2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する(1)

富士ゼロックススーパーカップが終わり、いよいよ2/25から明治安田生命J1リーグが開幕する。本稿では、データスタジアムが保有する、2016年のJ1リーグ全出場選手の試合ごとのスタッツデータ※401項目を、機械学習手法を駆使して解析、各チームの勝敗予測モデルを作成することによって、2017年のJ1リーグの展望をデータから予測してみる。※ここでのスタッツデータとは、選手の走行距離やスプリント回数といったトラッキングデータと、インターセプト、パスやシュート、ドリブルの回数といったプレーデータを指す。 サッカーの勝敗予測はどのように行えばよいだろうか。サッカーは、ゴールが対戦相手よりも多いチームが勝利するスポーツだ。サッカーにおけるゴール数は、野球やバスケットボールなど他のスポーツと比較し、一般的に少ない。2016年J1リーグでは805ゴールが生まれたが、1試合における、各チームのゴール数は平均1.3ゴールであった。また、1試合における両チームあわせたゴール数が3ゴール以内だった試合は全体の71.6%となった。さてこのような滅多に起きない事象は、ポワソン分布と呼ばれる確率分布に従うことが知られている。ポワソン分布とは、いわゆる左右対称の正規分布ではなく、0や1といった小さい値となる確率が大きい確率分布となり、事象の平均値から求められる。

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順位表
勝点試合得点得失
1 鹿島 64 29 48 21
2 川崎F 59 29 59 29
3 53 29 44 14
4 横浜FM 52 29 37 11
5 C大阪 51 29 54 15
6 磐田 50 29 44 18
7 浦和 45 29 60 12
8 神戸 41 29 33 0
9 鳥栖 41 29 35 -1
10 G大阪 40 29 44 9
11 FC東京 38 29 34 -2
12 仙台 35 29 38 -11
13 札幌 31 29 30 -12
14 清水 29 29 31 -17
15 甲府 28 29 20 -13
16 広島 27 29 28 -14
17 大宮 23 29 26 -23
18 新潟 15 29 20 -36
攻撃CBP
1 川崎F 662.11
2 浦和 622.75
3 鹿島 539.51
4 広島 530.63
5 G大阪 492.83
6 C大阪 491.11
7 487.14
8 仙台 465.87
9 神戸 461.24
10 FC東京 452.56
11 横浜FM 417.60
12 札幌 399.90
13 鳥栖 389.66
14 清水 382.97
15 磐田 377.99
16 大宮 361.88
17 甲府 320.04
18 新潟 317.67
守備P
1 鹿島 1425.33
2 1419.23
3 甲府 1377.19
4 C大阪 1369.25
5 札幌 1368.79
6 新潟 1356.03
7 大宮 1351.09
8 清水 1335.26
9 広島 1324.19
10 浦和 1320.52
11 G大阪 1313.89
12 川崎F 1313.39
13 鳥栖 1277.67
14 仙台 1258.62
15 FC東京 1221.71
16 横浜FM 1218.05
17 神戸 1175.12
18 磐田 1108.86
順位表
勝点試合得点得失
1 湘南 77 37 53 22
2 福岡 68 37 50 18
3 長崎 67 37 47 9
4 名古屋 65 37 77 18
5 松本 61 37 57 18
6 徳島 60 37 63 25
7 東京V 60 37 58 13
8 横浜FC 57 37 52 10
9 大分 57 37 52 7
10 千葉 53 37 60 5
11 水戸 51 37 41 1
12 山形 50 37 37 -6
13 岡山 49 37 39 -5
14 京都 48 36 49 6
15 町田 47 37 48 2
16 愛媛 46 36 46 -11
17 岐阜 44 37 51 -7
18 金沢 38 37 41 -23
19 熊本 36 37 33 -15
20 讃岐 35 37 38 -16
21 山口 28 37 43 -23
22 群馬 19 37 25 -48
攻撃CBP
1 岐阜 934.00
2 名古屋 850.04
3 千葉 736.33
4 徳島 675.75
5 大分 645.60
6 東京V 643.33
7 湘南 612.50
8 福岡 602.21
9 山形 587.79
10 山口 553.33
11 愛媛 540.92
12 横浜FC 538.84
13 松本 514.32
14 京都 482.15
15 金沢 472.92
16 岡山 467.77
17 熊本 455.44
18 群馬 454.90
19 水戸 452.77
20 町田 447.32
21 讃岐 417.95
22 長崎 398.84
守備P
1 町田 2078.75
2 群馬 1996.39
3 山形 1967.31
4 岡山 1962.55
5 湘南 1931.58
6 徳島 1922.23
7 岐阜 1916.21
8 熊本 1906.19
9 金沢 1894.94
10 松本 1883.71
11 水戸 1868.15
12 千葉 1862.60
13 山口 1849.40
14 東京V 1845.60
15 愛媛 1844.36
16 讃岐 1834.74
17 大分 1788.30
18 福岡 1739.20
19 名古屋 1729.31
20 横浜FC 1718.81
21 京都 1703.83
22 長崎 1693.95
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