[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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159: ◆f7OmZ9ucu2 2019/09/04(水)06:43 ID:ImR44Ued(1/10) AAS
>>157
1手で1000点以上変動した手は勝負を決めた手だからそれを除外してどうしてプロ棋士の強さがわかるのか
プロ棋士の場合は、そうした1手の悪手で勝敗が決まることがアマよりはるかに大きいはずだ
だから、そのような平均悪手が現棋士のEloレートと強い相関があるか検証することが絶対必要なのに山下氏はやっていない
それと、俺が現棋士のEloレートとの相関を確かめるために使った平均悪手はShogiGuiが解析した平均悪手だ
なので、評価値が1500以上になった勝勢(敗勢)の局面から1000以上動いても形勢に変動がなければ平均悪手の計算から除外される設定になっている
どういうことかというと、最善手の評価値が3000のとき、1000点減点の評価値2000の手を指しても平均悪手の対象にならないということだ
それが、最善手の評価値が2200のとき1000点減点になる評価値1200の手を指せば平均悪手の対象にされる
同様に、最善手の評価値が-2000の敗勢のとき1000点減点の-3000の手を指しても平均悪手の対象にならないが、最善手の評価値が-1200のときに1000点減点の-2200の手を指せば平均悪手の対象になる
山下氏の平均悪手は、勝負手か形作りの手か大悪手かの区別を付けずに1000点以上変動しても平均悪手の対象にしないという方法を採用している
省3
160: ◆f7OmZ9ucu2 2019/09/04(水)07:16 ID:ImR44Ued(2/10) AAS
何度もいうが、山下氏の換算レートは歴代棋士の強さを説明できるものになっていないので、現プロ棋士のレートとの相関を調べるまでもなく間違っている
?20以上の棋譜があれば十分なはずなのに、七冠時の羽生よりそれ以前の3,4年間の羽生の換算レートが高い数値になっている
?二日制では羽生より渡辺が強いのに羽生のほうが渡辺より267強いということになっている
これだけ大きな誤りは指標としての平均悪手に致命的な欠陥があるとしか考えられない
?29連勝の藤井四段の棋力は羽生さんに匹敵するということで精度の粗さを露呈した
プロ棋士の棋力を比較できる精度でものではないのだ
161: ◆f7OmZ9ucu2 2019/09/04(水)07:35 ID:ImR44Ued(3/10) AAS
>>156
正順解析での一致率はその局面で探索解析した評価値で判定していて、あとで訂正するということがない
逆順解析による一致率は実際に指した手で何手も先まで進めた局面での評価値を参照して判定しているので訂正があるという違いだね
だからと言って本物の悪手や疑問手が逆順解析で消えるということはないよ
当然、評価値で200も違う手が最善手に昇格することもないはず
そのうち、実際の解析キャプチャーで説明するよ
167: ◆f7OmZ9ucu2 2019/09/04(水)12:37 ID:ImR44Ued(4/10) AAS
最近の例として叡王戦の杉本vs本田の四段戦のキャプチャーから
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
見ての通り、本田の68手目55歩は解析ソフトの最善手55銀打とは異なる手なのに○がついている
候補手を1に設定して逆順解析すると稀にこうしたことがある
キャプチャー内の10手では71手目先手の56歩だけが悪手と認定されている
168: ◆f7OmZ9ucu2 2019/09/04(水)12:39 ID:ImR44Ued(5/10) AAS
次のキャプチャーは同じ対局の終盤だ
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
今度は先手杉本の113手目と117手目が最善手と異なっているが○がついている
115手目の52桂成と121手目の36金打には○がついていないから、勝負がついているからという理由だけで○がついているのではない
粘ばる手があったときに粘りに欠いた手を指したら○はつかないわけだ
この棋譜の解析結果は先手負けの杉本の一致率が56%で、不一致の内訳は｢悪手2｣、｢疑問手3｣、｢？2｣、｢・11｣、計18
後手勝ち本田の一致率が90%で、不一致の内訳は｢悪手1｣、｢疑問手0｣、｢？1｣.｢・2｣、計4となっている
｢・｣は最善手の評価値と100以内か勝勢または敗勢後の不一致の指し手についている
キャプチャーでいうと、115手目と121手目だ
一致率の計算では一致数(○の数)に含まれず、平均悪手の計算では計算の対象外にされている
省8
169(1): ◆f7OmZ9ucu2 2019/09/04(水)17:50 ID:ImR44Ued(6/10) AAS
データ数別に調べたEloレートとの重相関R
データ数 平均 棋士数 Elo 一致率 相手 重相関R
>=10 15.8 102 1641 72.2 71.8 0.79
>=15 21.2 46 1727 73.9 72.7 0.81
>=20 27.9 18 1810 75.9 73.8 0.93
>=25 32.3 10 1845 77.6 73.8 0.95
データ数が増えるほど、相関が強くなっている
また、データ数が多い棋士ほど勝率がよくて対局数が多い棋士なので、棋士の平均レート、一致率、相手一致率すべて上昇していくというキレイな相関も確認できる
170(1): ◆f7OmZ9ucu2 2019/09/04(水)17:52 ID:ImR44Ued(7/10) AAS
対局相手のレベルをあまり考慮する必要がない同一クラスでの比較なら一致率だけでもEloレートと強い相関がある
棋士数 重相関 一致率相関
C2 52 0.765 0.754
C1 36 0.781 0.758
B2 25 0.798 0.789
B1 13 0.847 0.841
A級 11 0.975 0.823
B2-A 49 0.894 0.782
B1-A 24 0.915 0.849
171(1): ◆f7OmZ9ucu2 2019/09/04(水)18:08 ID:ImR44Ued(8/10) AAS
このように、上位棋士ほど対局相手レベルは似てくるので、相手一致率を加えた重回帰式を求めなくとも、一致率からだけでも換算式が作れるようだ
例えば換算式をクラス別に作るといったことが考えられる
なお、クラスが上がるほどEloレートと一致率との相関が強まっていくのは、クラスが上の棋士ほどデータ数が多くなっているというのも理由かもしれない
確認しなかったので今夜もう一度データ起こしをして確認してみたい
ついでに、クラス別の換算式を出してみようかと思っている
172(1): ◆f7OmZ9ucu2 2019/09/04(水)20:22 ID:ImR44Ued(9/10) AAS
AA省
173(1): ◆f7OmZ9ucu2 2019/09/04(水)21:43 ID:ImR44Ued(10/10) AAS
クラス別換算式
m = 一致率
相関係数
A･B1 = 1925m + 366 0.849
B2･C1 = 1390m + 600 0.755
C2 = 1544m + 454 0.750
総数137棋士のEloレートと換算レートの相関係数は 0.867
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