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masashinakata
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Shuichi Tamayose
@_simanman
1. 各チームの attack と defence を勝ち点、得点、失点から推測。推測のために事前に attack [2 - 10], defence [1 - 10] のすべてパターンのチームを用意してローカルで 50000 回対戦させた結果を埋め込んでおく。 遷移は適当なチームを 1つ選んでランダムに attack or defence を変更。
2020-11-05 03:50:16
Shuichi Tamayose
@_simanman
2. attack と defence の推定が終わったら、そのデータを元に実際に対戦させてみて、入力のデータに近い戦績になるようにする。遷移は 2つチーム選んでその試合結果を変更。
2020-11-05 03:50:34
4b
@Shibungi_kyopro
MM121 チームA、Bの対戦において x = (Aの総得点+Bの総失点)/(2N-2) を用いてAの得点を推定 x < 1 のとき 0点 1 < x < 1.5 のとき 1点 1.5 < x < 2 のとき 2点 2 < x のとき3点 とする
2020-11-05 03:51:54
Shuichi Tamayose
@_simanman
winRate[X][team_a_attack][team_a_defence][team_b_attack][team_b_defence] みたいな配列が大量にできてるのでソースコードがまともに開けないからコンパイルするときに埋め込むようにしてた。
2020-11-05 03:52:57
yowa
@yowa
やったこと。3段階。 (1) 各チームのA(攻撃力),D(守備力)の推定。 (2) 各試合のスコア分布を推定 (3) マラソンスコアが最大になるようにスコア分布を決定（起こりやすい順に 2-2、 3-2、 2-1 だとして、 2-2 を出力すると後ろ2つのとき0点だけど、3-2 を出力すれば実際は 2-1 だとしても1点もらえる）
2020-11-05 03:53:05
Shuichi Tamayose
@_simanman
スコアの比較は、おそらく各シードごとに満点に近い点数を出す人がいそうなので完璧に予測出来た場合のスコアと比較。ローカルでは 2000 回して、良いやつを採用。
2020-11-05 03:54:27
Shuichi Tamayose
@_simanman
だいたい平均すると的中率 60% ぐらい。X の値が低いほど的中率も低いのでここの精度をもっと上げたかった。
2020-11-05 03:56:12
takumi152💉💉💉💉
@takumi152
MM121 やったこと 各チームの攻撃力・防御力を予測する部分と、試合結果を予測する部分に分けて考える。 ・攻撃力・防御力の予測（0.0秒～1.9秒） 各チームの攻撃力・防御力を決めたときの(abs(総得点(失点)の期待値)-(実際の総得点(失点)))を最小化するよう、攻撃力と防御力を焼きなましする。
2020-11-05 03:57:03
takumi152💉💉💉💉
@takumi152
・試合結果の予測（1.9秒～9.9秒） 各試合の得失点を決めたときの((各試合でその得失点になる確率)の総和-(予測した総得失点と実際の得失点との差)*係数1-(予測したポイントと実際のポイントとの差)*係数2)を最大化する焼きなまし。係数1と係数2はNとXの値に応じて場合分けした。
2020-11-05 03:57:03
iwashi31
@iwashi31
1: 23 2: 1614 3: 361 4: 962 5: 2200 6: 133 7: 873 8: 2082 9: 1118 10: 1179
2020-11-05 03:57:40
yowa
@yowa
(1) A, Dの推定。分布をベイズする。 A=2..10、D=1..10 だから90通りあり得て、初期値は1/90 で当確率。チームごとに、他チームの分布を固定した上で、自チームの A,D がいくつだったら、所与の総得点・総失点・勝ち点を達成する確率はいくらになるよーをがんばってDPで計算する
2020-11-05 03:58:23
phocom
@_phocom
さあ 親が寝たから 何でもやりたい放題よ！ 何をしよう？ 夜中じゃ友達寝てるし テレビもすでに砂嵐 そうだわ！おは4時しようかな 24時間（朝4時に何してるんだい？） 年中無休の（朝4時に何してるんだい？） 社不共が騒ぐ（朝4時に何してるんだい？） いつ寝てるんですか？（朝4時に何してるんだい？)
2020-11-05 04:00:00
Shuichi Tamayose
@_simanman
Score = 37.0 Score = 1696.0 Score = 364.0 Score = 945.0 Score = 2152.0 Score = 135.0 Score = 854.0 Score = 2105.0 Score = 1164.0 Score = 1206.0
2020-11-05 04:00:28
takumi152💉💉💉💉
@takumi152
seed=1: 29.0 seed=2: 1680.0 seed=3: 335.0 seed=4: 976.0 seed=5: 2195.0 seed=6: 137.0 seed=7: 896.0 seed=8: 2046.0 seed=9: 1177.0 seed=10: 1170.0
2020-11-05 04:01:55
iwashi31
@iwashi31
期待値が計算可能なのにモンテカルロやってたの、モンテカルロから期待値計算に移行したらスコアが下がったからでそれがバグ由来なのに気付くのに 3 日かかったんだけど、期待値が計算できるときにモンテカルロが勝ることない気がするしすぐバグ検知できても良かったんじゃないかなあ
2020-11-05 04:02:18
yowa
@yowa
(2) 各試合のスコア分布。 まず単純に、対戦両チームのA,D を元に、スコアの分布を確率計算。 次に、総得点・総失点・勝ち点の制約を使って、条件付き確率を出す。 Pr[総得点TのチームXが、チームYに対しS点取る]∝Pr[XがYに対しS点取る]×Pr[Xが、Y以外のチームから合計(T-S)点取る] みたいな
2020-11-05 04:05:09
yowa
@yowa
MM 121 example result 1: 25.0 2: 1682.0 3: 361.0 4: 1012.0 5: 2203.0 6: 139.0 7: 896.0 8: 2080.0 9: 1203.0 10: 1215.0
2020-11-05 04:08:22