機械学習でギャンブル予想をするなら、まず「そこに人ありき」を考えろ
久々に機械学習の話でも。
年末ということで、現状の知見をつぶやいていきます。
誰かが初期の私みたいに苦しまないように。
ども、ムジン（https://twitter.com/MKP3share）です。
テキストマイニングはよくやっているものの、ギャンブル予想については、数ヶ月間が空きました。
といいつつ、外部からの相談は多く、相談に答える人という活動をコツコツやっていました。
だいたい似たようなことを聞かれるので、自社サイトからここにリンク貼るべく、記事をしたためました。
ギャンブル予想は研究の題材にいいって感じですが、研究は儲かりません。
今年は社外からの仕事が忙しくて、自社研究はままならずな一年でしたけどね。
以下、計算苦手なんでちょいちょい間違ってたらごめんなさいだけども、考え方のキモっていうのが少しでも参考にしてもらえたら幸い。
まず当たらない
まず当たらないです。
機械学習ちょっとやってみたら勝てたという記事を見て、おぉ俺も私も勝てるぞなんて思ってませんか？
それただのビギナーズラックです。
そのくらい当たるから。
機械学習のデータが少なくても、普通にプログラム書けていれば、人気通りに大体予測が出るから。
適当に勝っても30％以上の確率で当たるから。
成功している人も、うまく負けることを実践しています。
回収率はいくらでも調整できる
回収率1000%はすぐ作れます。
率なんで。
回収率＝回収額÷投資金額
1000%＝(10000円÷1000円)×100
9000円バックです。1000円どっかいっちゃいましたけど、不思議ですね。
110000円÷100000円なら、110%です。
1万円GET。
たまに当たる9000円と、確実性が高い1万円。
どっちがいいです？
こういうところを検証してみましょうね。
予測の成功者の特徴
ドメイン知識があり、それをプログラムで実証した。
独自の理論を検証した結果、自分のやり方を確立した。
数学ではなく、まず文学方面に優れている。
社交的。
分析観点
継続して勝てるのか？継続して外れても大きく回収できるのか？などの分析の観点が必要です。
機械学習どうでもいい
機械学習どうでもいいです。
これ、よく考えてほしいんですが、分析をする際に機械学習を使わないで済むならそっちのほうがいいです。
どうもこの観点が抜けている方が多いのです。
機械学習ありきで考える理由ありますか？
当たればいいんですよね？
どんな方法でも。
なら、まず統計です。
統計的にどういった傾向があるか？を見たほうがいいのに、機械学習やっても意味ないですよ。
データ見て、電卓かExcelかなんかで計算したほうが速いですから。
ミニマムなデータで電卓ぱちぱちしてですね、わかることっていっぱいあるので。
競馬なら、馬なり厩舎なりの勝ち方ややり方を知ったほうが勝てますでしょ？
機械学習は、そういったぼんやりした知見を数値化したり、具現化したりできますが、あくまで人の補助です。
機械学習とは？
人の判断を助ける統計分析です。
人を助けます。
機械学習が全自動でなんでもやるやり方では、その真価の半分です。
必要なのは人です。
人が運用するのです。
競馬も人が馬券を買うのです。
人の思惑が入るのです。
人です。
人が機械学習の分析結果を正しく判断できるかどうか。
これが最も大事なのです。
機械学習はどうでもいいのです。
人が正しく判断できれば。
まずそこに人ありき。
判断材料の有力な証跡として、機械学習の分析結果は有効です。
それ以上でも以下でもない。というのが、現在の私の知見なのです。
いつもお読みいただき、ありがとうございます。 書くだけでなく読みたいので、コメント欄で記事名入れてもらうと見に行きます。