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
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