サザエさんじゃんけんの予測をAmazon MLでやってみたら6割ぐらいの勝率になりました。ということで、どんな感じでやってみたのか解説します。 前提 モデル：多項分類 目的変数：予測対象となる回のじゃんけんの手 説明変数：予測対象となる回の過去n回の手。最大10回。 評価データ：100件（第1136回〜第1239回） 学習データ：1,089件（第11回〜第1135回） Maximum ML model Size：100MB Maximum number of data passes：10 Regularization type (amount)：L2, 1e-6 - Mild 評価データが100件とあるのは約1,200件ぐらいあったので、とりあえず直近の100件を予測対象として、それより過去を学習データとすればいいかぐらいのざっくりした考えからです。なお、学習データが100件に対して番組の