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機械学習

いよいよ、二冊目も最終章です。

 

■問題

仲間とみんなで協力して強いボスを倒すイベントを作りたい

重要なのはチーム編成をどうするか

よりチーム戦の楽しさを引き出すようなチーム編成がないか

 

■チーム戦の楽しさの定義

仲間とリアルタイムで一緒に戦っている感覚

→チーム内で同じ時間に利用している人数

データ分析を活用して「同じ時間に利用する人をチームにまとめる」

ことは可能か?

 

■分析のストーリーの整理

過去のサービス利用状況から、ユーザ毎に明日ゲームを利用する

時間帯の予測を行う。

分析結果をもとに、同じ時間帯にアクセスするであろうユーザを

まとめてチームを作る

 

■予測モデルの構築

予測モデルを構築するための、ツールは色々あり

それぞれに強みと弱みがあるが、うまくモデル構築が行える条件として

・データにある程度の規則性があること

・データにある程度のまとまりがあること

が必要で、予測モデルがうまく構築できることが多い。

 

■利用するツールの選定

データ分析の経験を積み重ねると、基礎的なデータの検証を行なった際に

ある程度このデータにはどのツールが最適なツールとなりそうかは

予想がつくが、時間がある場合は多くのツールで検証し

一番精度が高くなったものを利用するという姿勢が必要

 

■利用する学習器の選定

ロジステッィク回帰、k近傍法、単純ベイズ分類器、SVM、ランダムフォレスト

という代表的な5種類の学習器を用いて、

一番効果の高い学習器を考えていく。

あるユーザ群データでそれぞれ予測モデルを作成し、

別データ群のデータを適用し、精度を検証する

 

予測モデルからあるユーザが入るチームを探したときに

そのユーザが来るであろう時間帯となるべく同じ時間帯に多く人がいる

チームを推薦するという機能をつけることになったようす。