[過去ﾛｸﾞ] 最新ソフトで棋士の指し手一致率を調査した結果 2 (1002ﾚｽ)
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36: ◆f7OmZ9ucu2 2019/08/26(月)07:34 ID:8aPxV4nW(1/10) AAS
>>35
ご指摘の通りで実戦で長手数の詰みで仕上げた局は一致率が高くなるが、そうした棋士の評価をあげるのは理にかなっていていいことだね
プロ棋士で頭金まで指すのはレアケースだし、創作詰将棋ならいざ知らず、実戦で20数手以上の長い詰みで簡単な詰みなんてないでしょ
ここ数年の解析で記憶に新しいのは増田石田戦(2016年新人王戦)、糸谷渡辺戦(2016王将戦)、久保行方戦(2017年順位戦)かな
いずれも先手が詰まして勝った将棋だが、こんな勝ちかたができたら一致率が高く出て何の不都合もないでしょ
負けた側もそんな詰みでの負けなら多少色をつけてやってもいいようなもんだし、短手数で詰む変化手順の手を指したら○はつかないから気にならないね
あと、何度も言うようにデータは積み重ねが大事で1局だけで一致率を云々するものじゃないからね
39: ◆f7OmZ9ucu2 2019/08/26(月)10:44 ID:8aPxV4nW(2/10) AAS
>>34
プロ棋士を雑魚呼ばわりする失礼な人がいるので、Eloレート下位棋士のデータは棋士名空欄で出してみた
出したのはEloレート下位24棋士のうちデータ局数が3局以上の19棋士
ご覧のようにレート下位棋士は対局数が少ない上に棋譜の掲出頻度も少ないし、フリー棋士は順位戦もないので、どうしても解析データ数が増えていかない
したがって、一致率データは極めて流動的で信頼性に欠けるといえる
そういうわけで、個々の棋士でなく、平均の数値を頭に入れて>>1の平均と比べて見るとよいだろう
それと、勝局一致率が80%以上の棋士が6棋士しかいないのと平均手数が短いという特徴があるかも
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
42: ◆f7OmZ9ucu2 2019/08/26(月)12:04 ID:8aPxV4nW(3/10) AAS
>>40
データ局数を20以上で回帰分析すると重相関Rが0.93になるから20局が一つの目安だな
対局がある度に順位が1個程度上下するのは感度的に好ましいし、順位が3個も上下するのはデータの強度という面で問題ありだろうね
43: ◆f7OmZ9ucu2 2019/08/26(月)12:08 ID:8aPxV4nW(4/10) AAS
二分法的な分析をするとなると最低でも40局は欲しいから、やはり期間としては1年ということになるな
51(1): ◆f7OmZ9ucu2 2019/08/26(月)19:48 ID:8aPxV4nW(5/10) AAS
>>47
相手Eloレートと勝率から算出したら実際のEloレートと強い相関式が作れるのは当たり前なんだけど、それが何なんですか
Eloレートをまったく利用しないで一致率だけでEloレートと強い相関が認められる換算レートを算出できるということが>>1の画期的なところですよ
58: ◆f7OmZ9ucu2 2019/08/26(月)20:41 ID:8aPxV4nW(6/10) AAS
>>46
＞一致率×1743+相手一致率×2812-1585
実際の換算レート式(暫定)は
一致率×1743+相手一致率×2812-1585+24
としてある
24を加えてあるが、これには、換算レートを、時代性の制約があるレートでなく時代を飛び越えて通用するレートにしたいという目的がある
どういうことかというと、年間記録で過去最高の水準が、相手一致率が74%のときに一致率85%(換算レート1976)だったので、24を加えて過去プロ棋士の換算レートの最高値が2000となるようにしたということ
つまり、今後、換算レートが2000を超える棋士が現れたら史上最高棋士といってよいことになる
また、現在の換算レートと2000とのレート差がこれまでの史上最高棋士とのレート差ということになる
前スレでは、この史上最高棋士を大山康晴としているが、別に大山が史上最高でなくともかまわない
省1
59: ◆f7OmZ9ucu2 2019/08/26(月)21:01 ID:8aPxV4nW(7/10) AAS
>>57
勝率と相手レートから算出する式にほぼ等しいということはないでしょ
一致率と相手一致率から得られる重回帰式は、何通りも試してきているわけだよ
そのなかには、一致率と相手一致率の係数の比率がほぼ1:1から1:2まで限りなくある
どの重回帰式を選ぶかで、例えば、本田四段の評価を下げることもできれば上げることもできる
そういうわけで暫定式なわけだし検証を続ける意味がある
最終的には、歴代棋士に適用するためには上位棋士によく合致する換算式を採用するのがよいと考えているけどね
まだ、それをやるにはデータ不足かも知れないので、棋士のレートを問わずデータ数が多い一致率から算出した換算レートを適用しているだけのことだよ
62(1): ◆f7OmZ9ucu2 2019/08/26(月)21:54 ID:8aPxV4nW(8/10) AAS
>>57
根本的に誤解があるのは、勝率と相手レートを基に算出する式{の結果}にほぼ等しいというのは、換算レートの欠陥でなく長所だということ
あなたはそこがわかっていない
要はEloレートとあまり変わらないと認めている、まさにその点が換算レートの意義なんだよ
で、Eloレートとあまり変わらないのは下手な検証をしてもらうまでもなく、Eloレートとの相関係数が高いことで証明済みなんだ
しかも、この換算レートを算出した換算式はこの上位24棋士にもっとも適合する換算式を回帰分析して得たものではない
データ数16局以上の棋士の回帰分析から得られた換算式で換算レートを求めたものだ
いわば、汎用性の高い換算式を流用している
それでもEloレートとの高い相関が得られていることに意味があるのだ
63: ◆f7OmZ9ucu2 2019/08/26(月)21:59 ID:8aPxV4nW(9/10) AAS
>>61
有意性は>>5に出ている
F値もP値も0の水準
モデルは今から前スレから拾ってくる
64: ◆f7OmZ9ucu2 2019/08/26(月)22:07 ID:8aPxV4nW(10/10) AAS
回帰分析のモデル
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
換算レートは回帰分析で得られた式の通りで計算したものになっている
つまり、24が加えられていないのと1ヶ月前のデータなので>>1の換算レートと数値が違っている
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