Python機械学習「ホームラン数予測①」概要編！

 

 

こんにちは、古賀です！

 

本記事では、

について、お話します！

 

今回からPythonの機械学習についてお話していきますが、

ただコードの書き方や、機械学習について説明しても面白くないので、

Python機械学習を使って、

「プロ野球選手が何本ホームランを打ったかどうかを当てる！」

ことをテーマにして進めていきます！

 

野球に詳しくない方も、

Python機械学習のことが理解できるように説明していきますので、

ぜひ見ていってください！

 

使用する環境は、前回お話した「JupyterLab」を使っていきますので、

「JupyterLab」の記事を読んでいない方は、まずこちらを確認してみてください！

JupyterLabとは？Python実行環境「JupyterLab」の概要と基本的な使い方！

  Pythonの実行環境「JupyterLab」が起動できるところまできたけど、 どういう風に使っていけばいいんだろう？？ そもそも「JupyterLab」ってなんだ？？   こ ...

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今回は「概要編」です！

まずは、

「課題のゴールは？」

「機械学習をするために、どのような作業が必要なのか？」

を理解して、データ分析の基本を学びましょう！

 

自己紹介が遅れましたが、

わたしは大学卒業後、上場IT企業に就職し、プログラマー、システムエンジニアとして

約１０年間働いておりまして、その後は様々な活動をしております。

プロフィールの詳細はこちらです。

プロフィール

こんにちは、古賀正雄です。現在３６歳です。 簡単ではありますが、こちらのページで自己紹介とこのブログについてお話します。 高校時代 学生時代は主に野球をしていました。 進学先の高校も野球で選びました。 ...

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※YouTubeに同内容を公開しております。

Python機械学習テーマ「ホームラン数を予測する」

まず今回の課題の「ゴール」を決めておきます！

今回は、

がゴールです。

 

もう少し補足すると、

このような感じです。

 

「AI」、「機械学習」と言っても、

「巨人の選手の名前」だけを与えられても、ホームラン数を予測することはできません。

 

まずは、機械に勉強させてあげる必要があります。

それを「巨人以外の11球団のデータ」を使って勉強させます。

どのようなデータを与えるかと言うと、

「試合数」、「打席数」、「ヒット数」などのデータと、答えである「ホームラン数」を与えます。

 

このようなデータを機械に与えることで、

機械は「試合数」、「打席数」、「ヒット数」などから、

「ホームラン」の数を予測できるようになります。

この予測できるようになった機械を「AIモデル」、「機械学習モデル」と呼んだりします。

 

モデルが出来上がったら、

巨人の選手の「試合数」、「打席数」、「ヒット数」などを与えて、

「ホームラン数」を予測します。

これが今回のやりたいことです。

 

少しだけ用語の勉強をしておきましょう。

以下の言葉はよく出てくるので覚えておきましょう！

今回の機械学習はほんの一部です。

ディープラーニングの分野である「教師なし学習」や、

分類分けをする「分類問題」もあります。

 

一度に説明しておくとわけがわからなくなるので、

まずは上記５つを覚えておきましょう！

 

それでは、今回の作業手順について説明していきます！

Python機械学習①「データ収集」

機械学習をするためには、データがなければ何もできません。

ということで、はじめにやることが「データ収集」です。

 

データサイエンスの実際の仕事であれば、

企業が使っている業務システムのデータベースからデータを取得してきたりしますが、

今回必要なデータは「2020年のプロ野球データ」です。

 

プロ野球データを管理しているWEBサイトがあるので、

そのWEBサイトのデータを使いたいと思います。

 

WEBサイトに表示されているデータをコピーして、

EXCELファイルに集約しても良いのですが、

ここもPythonでプログラミングを行って、データを取ってきましょう！

 

このように、

と言うので、この言葉も覚えておきましょう。

 

今回は「WEBスクレイピング」を行って、

データをCSVファイルに出力してみたいと思います。

Python機械学習②「データ分析」

データ収集を行った後は、「データ分析」が必要です。

 

データを取ってきて、後は機械に丸投げできれば楽なのですが、

もう少し人間側で頑張る必要があります。

 

取ってきたデータを機械に渡すのですが、取ってきたデータを全て渡してしまうと、

機械が正しく予測できなかったり、

「教師データ」にだけ良い予測結果が出る「過学習」を起こしたりしてしまいます。

 

正しく予測させるためには、先程説明した「説明変数（特徴量）」が重要です。

選手名など、ホームランを予測する際に必要のないデータは省いて、

ヒット数など、ホームラン数を予測する際に関連性のあるデータだけを渡す必要があります。

 

「ホームランと関連性の高いデータをどのように調べるか？」

についてですが、

もちろん野球に詳しい方であれば、直観的にデータを選択する方法も取れますが、

今回は各項目とホームラン数の相関係数を調べて、相関が強いデータを選択する方法を取りたいと思います。

 

相関係数は中学数学で習うものですが、

「-1～1」を取る値のことで、

「-1」に近ければ負の相関があると言って、値が小さければ目的の数値が大きくなります。

「三振の数が少なければ、ホームランの数が増える」のような関係です。

逆に「1」に近ければ正の相関があると言って、値が大きければ目的の数値も大きくなります。

「ヒット数が多ければ、ホームランの数も増える」のような関係です。

相関係数が「0」付近であれば、ホームランの数には影響しないデータなので、

「説明変数(特徴量)」からは外します。

 

このようにホームラン数との関連が高いデータを調べて、

「説明変数(特徴量)」を作成します。

予測精度が高いモデルを作成するには、このデータ分析作業がカギを握ります。

Python機械学習③「モデル作成＆モデル評価」

「説明変数(特徴量)」を作成した後は、

作成した「説明変数(特徴量)」とホームラン数である「目的変数」を機械に渡して「モデル」を作成します。

これにより、モデルは「説明変数(特徴量)」を与えると、ホームラン数を予測できるようになります。

 

「モデルを作成する！」

といっても、自分で作るわけではありません。

１から作成するには、とてつもない量の勉強が必要になるので、

先人が作成してきたものが「Pythonのライブラリ」になっているので、それを使います。

 

ただし、「どれを使うか？」は自分で決めなくてはなりません。

どの課題に対しても万能なモデルはありませんので、

課題に合ったモデルを選択しなくてはなりません。

今回は「ホームラン数を予測する」という「数値を予測する回帰問題」なので、

回帰問題に合うモデルを選択します。

 

モデルを作成した後は、

「モデルがどれくらいの精度で予測できているのか？」

を確かめる必要があります。

そのために必要なのが「評価関数」です。

 

「評価関数」も「モデル」と同じで、

Pythonライブラリになっているので、自分で１から作成する必要はありません。

また、課題によって「どの評価関数を使うか？」を決めなくてはなりません。

今回は、先程の「モデル」と同様に「回帰問題」に合った評価関数を選択します。

 

「評価関数」を使ってモデルの精度を確かめるためには、

「教師データ」を２つ分けておく必要があります。

今回で言うと、11球団のデータを「学習用」と「評価用」に２分割します。

例えば、

「10球団のデータでモデルを学習させて、
阪神のデータでモデルが正しくホームラン数を予測できているか確認する」

と言った感じです。

 

今回は「巨人の選手のホームラン数を予測する」ことがゴールですが、

その前のリハーサルのようなものです。

 

そのリハーサルで予測結果が良くなかった場合は、

「どこか改善できる部分がないか？」

探す必要があります。

 

データの量を増やしたり、「説明変数(特徴量)」の見直しをしたりします。

新しい「説明変数(特徴量)」を自分で作るのも１つの手です。

 

このように改善を繰り返して、モデルの精度を上げていき、モデルを完成させます。

Python機械学習④「実施」

最後に作成されたモデルを使用して、巨人の各選手のホームラン数を予測します。

 

何も難しいことはせずに、巨人の選手の「説明変数(特徴量)」をモデルに渡すだけです。

実際の業務では「未来の予測」なので、答え合わせができませんが、

今回は巨人の選手のホームラン数データも取得してきているので、

どれだけ正しく予測ができたかどうか、答え合わせもします。

 

以上が、今回の作業手順です！

まとめ：Python機械学習「概要編」

ここまでの話をまとめます。

 

ざっと今回の流れを説明していきました。

概ね理解できた方もいるかもしれませんが、

初めて聞く言葉も多かったと思うので、よく理解できなかった方もいるかもしれません。

 

よく理解できなくても、

それぞれのパートでもう一度お話していくので大丈夫です！

実際にコードを見ることで、理解もしやすくなると思います。

 

今回は「ゴール」と「手順」さえ頭に入っていれば問題なしです！

もし「ゴール」と「手順」がわからなくなってしまったら、

この記事に一旦戻ってきましょう！

 

それぞれのパートで、

「何のために？」

「何をしているのか？」

わからなくなってしまうので、

「ゴール」と「手順」だけは押さえておきましょう！

 

次回は「データ収集（WEBスクレイピング）編」です！

WEBサイトに表示されているプロ野球データをCSVファイルに出力します！

 

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