特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - 野球ではじめる機械学習 / Baseball Player Performance Prediction Using Feature Engineering with Machine Learning and Python

PyCon JP 2020 8/28 「スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - PythonとRを行ったり来たり」登壇資料

https://pycon.jp/2020/timetable/?id=203110

#Baseball #SABRmetrics #Python #MachineLearning #Datascience #PyConJP

Transcript

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6. JX௨৴ࣾͱPython • αʔόʔαΠυ, ػցֶश, SREͳͲͳͲPythonΛੲ͔Β࢖ͬͯ·͢ • PyCon JP͸εϙϯαʔΛԿ౓͔΍ͬͯ·͢. 2016, 2017, 2019, 2020(New!) • ࠓ೥͸͞ΒʹεϐʔΧʔ͕ೋਓʂ(@YAMITZKY, @shinyorke) • Techϒϩάؤுͬͯ·͢, ಡΜͰͶ https://tech.jxpress.net/
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10. ͳΜͰ΍#ؔ܎ͳ͍΍Ζw ͜͏͍͏ΫΠζͷͨΊͷ΋ͷΛ࡞Γ·ͨ͠ ※౴͑͸ൃදͷޙ൒Ͱʂ
11. ຊ೔ͷࢼ߹⚾ • ༧બʮಛ௃ྔΤϯδχΞϦϯά #ͱ͸ʯ • ४ܾʮ⚾Ͱ͸͡ΊΔػցֶश - MLBͷଧऀ੒੷༧ଌʯ • ܾউʮ3೥ޙ, େ୩ᠳฏ͞Μ͸ԿຊͷϗʔϜϥϯΛଧͭͷ͔?ʯ
12. ಛ௃ྔΤϯδχΞϦϯά #ͱ͸ ੜσʔλΛటष͘ॲཧͯ͠ػցֶशͳΓ౷ܭͰ࢖͑ΔΑ͏ʹ͢Δ·Ͱͷ͸ͳ͠ ⚾Ͱͷಛ௃ྔΤϯδχΞϦϯάʹ͍ͭͯ΋ͪΐͬ͜ͱ৮Ε·͢
13. ಛ௃ྔΤϯδχΞϦϯά #ͱ͸ • ಛ௃ྔ͸ੜσʔλΛ਺஋ͱͯ͠දݱͨ͠΋ͷͰ͋Γ, • खݩʹ͋ΔσʔλɾϞσϧɾλεΫʹ࠷΋దͨ͠ಛ௃ྔΛ ࡞Γ্͛Δϓϩηε͕ಛ௃ྔΤϯδχΞϦϯάͰ͋Γ, • Python, Rͦͯ͠SQLͳͲͱ͍ͬͨݴޠΛϑϧ׆༻ͯ͠΍Γ͖Δ ΤϯδχΞϦϯάͷ૯߹֨ಆٕͰ͋Δ.
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15. ʲྫʳଧ੮ͱར͖࿹Λಛ௃ྔʹ͢Δ • SQLʢ͜͜Ͱ͸BigQueryʣͷ৔߹ CASEจҰൃͰΠέ·͢. • ه࿥ͷܽଛͳͲ΋͋ΔͷͰ ELSEͱ͔ͷέΞ΋๨Εͣʹʂ • ͦͷଞग़਎஍ͱ͔΋͋Δ͔΋Ͷ ถࠃ: 1, ೆถ: 2, ೔ຊ: 25 …తͳ.
16. ࠷దͳಛ௃ྔΛͲ͏΍ͬͯݟ͚ͭΔ? • ݟ͚ͭΔ͍ͬͯ͏ΑΓʮ໨తʹ߹Θͤͯࣗ෼Ͱ࡞͍ͬͯ͘ʯϞϊ • σʔλ෼ੳɾػցֶशΛ΍Δ໨తʹ߹ΘͤͯϞσϧͱσʔλΛ ୳͠, ࡞Γ, ৭ʑͱࢼߦࡨޡΛߦ͏. • $<΢νʹ͸σʔλ͕͍ͬͺ͍͋Δ, AI΍ΔͧʂDX΍ʂʂ༏উʂʂ →͜Ε͸యܕతͳෛ͚ࢼ߹ύλʔϯ. ಛ௃ྔʹग़དྷͳ͖Όҙຯແ͠% ɹ˞Սۭͷ࿩Ͱ͢ʢগͳ͘ͱ΋ฐࣾͰ͸ͳ͍ʣ
17. ⚾ʹ͓͚Δಛ௃ྔͷߟ͑ํ - DIPS, RC, LWTS • DIPS: ౤ଧͷϓϨʔΛʮࣗ੹ʯʮଞ੹ʯʹ෼ྨ͠ѻ͏ʢԼਤΛࢀরʣ • RC: ಘ఺ೳྗΛʮʢग़ྥೳྗ + ਐྥೳྗʣ / ग़৔ػձʯͷϞσϧͰઆ໌͢Δ΍Γํ • LWTS: ϓϨʔͷҰͭҰͭΛʮಘ఺ʯʹ׵ࢉ͠, ౤ଧͷϓϨʔΛධՁ͢Δ • ʮηΠόʔϝτϦΫεʯͱ͍͏໺ٿͷ౷ܭϞσϧతͳߟ͑ํͰ͢&ৄ͘͠͸ࢲͷϒϩάʹͯ https://shinyorke.hatenablog.com/entry/sabr-metrics-batting-stats ಛ௃ ओͳࢦඪ ࣗ੹ ݸਓͷೳྗʹґଘ
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18. Python, R, SQLΛ࢖ͬͨಛ௃ྔΤϯδχΞϦϯά ཁ͢ΔʹσʔλΛྉཧ͢Δ࡞ۀ. ݴޠΛ࢖͍෼͚Ε͹͍͍ײ͡ʹͳΓ·͢.
19. ಛ௃ྔΫοΩϯάΤϯδχΞϦϯάૣݟද • Python, R, SQLͰ΍ΕΔ͜ͱʹେࠩφγʢಘҙෆಘҙ͸͋Δʣ • هड़ྔ, ؔ਺ͷ໨త, ॲཧ଎౓ʢ෼ࢄॲཧͷ༗ແʣͰ࢖͍෼͚ ࢀߟɿ https://shinyorke.hatenablog.com/entry/r-to-python ൺֱ߲໨ 1ZUIPO 3 42- هड़ྔ
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20. Python, R, SQLͰ΍ΕΔ͜ͱʹେࠩφγ ݁ہ͸࢖͍෼͚͕Ұ൪େࣄ΍Ͱʂ #େ੾ͳͷͰೋ౓ݴ͏
21. ⚾Ͱ͸͡ΊΔػցֶश - MLBͷଧऀ੒੷༧ଌ ⚾͓ΑͼPython, R, SQLͷಛ௃ྔΤϯδχΞϦϯάΛཧղͨ͠ͱͯ͠ ࠓճ͸ࣄྫͱͯ͠MLBʢϝδϟʔϦʔάʣͷଧऀ੒੷༧ଌʹνϟϨϯδ͠·ͨ͠
22. ໺ٿͰ͸͡ΊΔػցֶश⚾ 1. Planning - ௐࠪɾاը 2. Data Engineering - σʔλऔಘ 3. Feature Engineering - ಛ௃ྔநग़ 4. Clustering - ΫϥελϦϯάʹΑΔ෼ྨ 5. Predict - ੒੷༧ଌ ࣅͨλΠτϧͷຊ͕͋Δͩͱ? ؾͷ͍ͤͰ͢Αؾͷ͍ͤʢখ੠ʣ
23. Planning - ௐࠪɾاը • ઌߦࣄྫɾ෼ੳͷௐࠪ • RͷαϯϓϧίʔυΛPythonͰࣸܦ • ΍Γ͍ͨ͜ͱΛΠϯηϓγϣϯσοΩͰ࢓༷ʹͨ͠ ϓϩδΣΫτܭըͳϑΣʔζͬͯ͜ͱͰ͢.
24. ઌߦࣄྫɾ෼ੳͷௐࠪ • ໺ٿσʔλେࠃͷΞϝϦΧͰ͸ΊͪΌͪ͘Όࣄྫ͋Δ. ϑΝϯ΍ιγϟήϢʔβʔ޲͚ͷ੒੷༧ଌαΠτ͕͋ΔϨϕϧ. • ͦͷதͰ, ʢshinyorkeతʹ΋ʣೲಘ͔ͭے͕ྑ͍ํ๏Λௐࠪɾ࠾༻ • PECOTAʢϖίλʣ • Analyzing Baseball Data with R
25. PECOTA - ࠷΋౷ܭతͳ੒੷༧ଌϞσϧ • 2003೥ʹϦϦʔεͨ͠MLBͷ੒੷༧ଌϞσϧ • ʮաڈͷࣅ͍ͯΔબखͷ੒੷ʯ͔Β༧ଌ੒੷Λࢉग़ ͳ͓۩ମతͳख๏ɾ਺ࣜ͸ඇެ։ʢߟ͑ํ͸ͪΒ΄Βॻ͍ͯ͋Δʣ • ޙʹ2008೥ถࠃେ౷ྖબڍͷউऀΛ49/50भతதͤͨ͞ ౷ܭֶऀωΠτɾγϧόʔ͕։ൃ ※ؾʹͳΔํ͸ʮγάφϧ&ϊΠζʯͱ͍͏ॻ੶ΛಡΜͰ͍ͩ͘͞
26. Analyzing Baseball Data with R • ηΠόʔϝτϦΫεΛ࢖ͬͨ໺ٿσʔλ෼ੳʹ͓͚Δఆ൪ຊ • ΞϝϦΧൃͰ2018೥ʹSecond Editionൃද, ΋ͪΖΜӳޠ • ໊લͷ௨Γ, ⚾σʔλ෼ੳͷຊͰ, ίʔυ͸͢΂ͯR த਎Λཧղ͢ΔͨΊ, RͷίʔυΛಡΈͳ͕ΒPythonʹࣸܦ
27. ʲྫʳઢܗճؼΛRͱPythonͰ΍Δͱ ࠨͷR͕ΦϦδφϧͰӈͷPython͕ࣗ෼Ͱࣸܦͨ͠΋ͷ.
28. R -> Pythonʹࣸܦͨ݁͠Ռ • RͰ΍Ζ͏͕PythonͰ΍Ζ͏͕݁Ռ͸มΘΒͳ͍, ͱཧղ • ࠓޙ࢖͏ϥΠϒϥϦʢ&ࣗ෼ͷशख़౓ʣߟ͑ͨΒPython • ͔͠͠, RͰ਺ࣜͱ͔ΊͪΌཧղͰ͖ͨͷͰRʹײँ ͪͳΈʹ౰࣌ͷ࡞ۀϩάʢ2019/11ʹ࣮ࢪʣ͸ϒϩάʹͯ͠·͢ https://shinyorke.hatenablog.com/entry/r-to-python
29. ͦͯ͠ํ਑͕ܾ·Δ • ༧ଌϞσϧ͸ωΠτɾγϧόʔͷPECOTAϞσϧͷਅࣅΛ͢Δ 1.࠷ۙ๣୳ࡧܥͷΞϧΰϦζϜͰ͍ۙબख୳͠ 2.֬཰෼෍ʢͬΆ͍ʣํ๏Ͱ༧ଌ੒੷Λ࡞Δ • ্هͷϞσϧ݁ՌΛAnalyzing Baseball Data with Rʹ͋ͬͨ ʮ೥ྸ্ͷϐʔΫΛࢉग़ʯ͢Δํ๏Ͱएׯิਖ਼
30. ݴޠԽͦͯ͠ϓϩδΣΫτͷ͸͡·Γ • ΠϯηϓγϣϯσοΩͰ࢓༷·ͱΊ ໎ࢠʹͳΒͳ͍Α͏ʹ • JiraΛ࢖ͬͯϓϩδΣΫτ؅ཧ ਐḿ؅ཧɾ࡞ۀϝϞΛ࢒ͨ͢Ί • ݁Ռతʹ͜ͷํ๏Ͱ࠷ޙ·Ͱ׬૸ ϓϩδΣΫτ໊͸ϝδϟʔͷສೳબखʮZobristʯͱ໋໊
31. Data Engineering - Dataऔಘ • ⚾σʔλͷऔಘ • ͍͍ײ͡ʹ੔ܗͯ͠Google BigQuery΁ CSV΍ଞͷܗࣜͰ͋ͬͨσʔλΛBigQueryʹ౷Ұ.
32. ⚾Data is Ͳ͜& • Lahman’s Baseball Database • MLBશબखͷ௨ࢉ੒੷ɾग़਎ͷσʔλ. CSV੡. • http://www.seanlahman.com/baseball-archive/statistics/ • https://github.com/chadwickbureau/baseballdatabank • Retrosheet • ࢼ߹৘ใΛଧ੮୯ҐͰه࿥͍ͯ͠Δσʔληοτ. • https://www.retrosheet.org/ • https://github.com/chadwickbureau/retrosheet ݩʑ, shinyorke͕PyCon JP 2014Ҏདྷ͓ੈ࿩ʹͳ͍ͬͯͨσʔλͰ͢&࠷ۙ͸GitHubʹ΋͋ͬͯศརʂ
33. BigQueryʹ͢΂ͯΛूΊΔ • Lahman’s Database, RetrosheetͷσʔλΛSQLͰ࢖͑ΔϨϕϧ ͷલॲཧɾ੔ܗΛͯ͠CSVͱͯ͠อଘ • DWHͱͯ͠BigQueryΛ࠾༻, શσʔλΛΨποͱimport • impourter͸GCPۘ੡ͷBigQueryΫϥΠΞϯτͰγϡοͱ࣮૷ pip install google-cloud-bigquery
34. ʲࢀߟʳBigQueryͷίετपΓ͸& • ͋͘·Ͱࢲͷܦݧ্Ͱ͕͢, ݸਓ։ൃͰ࢖͏ఔ౓ͷσʔλྔͩͬͨΒແྉ࿮ͷൣғ಺Ͱ࢖͑·͢. ※਺10GBఔ౓, 1ΫΤϦ͋ͨΓ਺100MB͙Β͍ͷར༻ • جຊΛकΕ͹اۀϨϕϧͰ΋ޮ཰త͔ͭ௒ϥΫʹ࢖͑·͢. GCPެࣜ&৭Μͳਓ͕ݴٴ͍ͯ͠·͢. • ແବͳྻΛऔಘ͠ͳ͍, σʔλ͸Ұׅૠೖ • partition key׆༻Ͱޮ཰తͳΞΫηε • ίετ؂ࢹ&ͳΜ͔͋ͬͨΒSlack౳Ͱ௨ใ • JX௨৴ࣾͰ΋BigQueryΊͬͪΌ׆༻͍ͯ͠·͢ https://tech.jxpress.net/entry/kowakunai-bigquery
35. ग़དྷ্͕ͬͨ؀ڥ͸ͪ͜Β. BigQuery্ͷσʔλΛJupyterLab΋͘͠͸PythonεΫϦϓτͰ͍͍ײ͡ʹ΍Δ ͳΜͯ͜ͱ͸ͳ͍, PyData΍Δͱ͖ͷ͓खຊΈ͍ͨͳ؀ڥʹͳΓ·ͨ͠
36. • ಛ௃ྔͱͳΓ͑Δ஋ͷநग़ɾੜ੒ • Ϟσϧ্Ͱ͍͍ײ͡ʹ࢖͏ͨΊͷSQLهड़ • ΫϥελϦϯάɾ༧ଌͷ४උ࡞ۀ ࠓճ࠾༻ͨ͠෼ੳϞσϧɾख๏ʹ߹Θͤͯಛ௃ྔΛग़͠·ͨ͠. Feature Engineering - ಛ௃ྔநग़
37. ʲਤʳ੒੷༧ଌϞσϧ͕Ͱ͖Δ·Ͱ ಛ௃ྔநग़ -> ΫϥελϦϯά -> ༧ଌ, ͱ͍͏γϯϓϧͳྲྀΕͰ͢.
38. ಛ௃ྔͱͳΓ͑Δ஋ͷநग़ɾੜ੒ • ϕʔεͱͳΔσʔληοτ͸͢΂ͯBigQueryʹ͋Δ • λεΫʹඞཁͳಛ௃ྔ͸SQLͱPythonͷ࢖͍෼͚Ͱ͍͍ײ͡ʹ • SQLͰ׬݁͢Δ΋ͷ͸BigQueryͷViewͱͯ͠࡞Δ&࢖͏ • SQLͰ೉͍͠΋ͷ͸PythonͰதؒσʔλ࡞ͬͯޙBigQuery΁
39. SQL͔Βͷಛ௃ྔநग़ɾੜ੒ • ଧ཰, ग़ྥ཰, OPSతͳͷ͸ SQLͰܭࢉͰ͖Δ. • ΋͏ͪΐͬͱෳࡶͳࢦඪ΋. ྫ͑͹wOBAͱ͔. • ্ه͸BigQueryͰ׬݁͠·ͨ͠.
40. SQLͰ޲͔ͳ͍΋ͷΛPythonͰ • ߦϨϕϧͷܭࢉ͸SQLͰྑ͍. • ൥ࡶͳॲཧɾܭࢉ͕ೖͬͨΓ, ߦྻͰ·ͱ·ͬͨϞϊͷॲཧ͸ Pythonͱ͔R͕େಘҙ. • ࠓճ͸PandasͰ͍͍ײ͡ʹ. ݁ՌΛͦͷ··BigQueryʹimport
41. JupyterLab͔ΒBigQueryͰ͍͍ײ͡ʹ • JupyterLabΛϕʔεͱͨ͠؀ڥ • Pandas • scikit-learn • plotly • BigQuery Client͔Βͦͷ·· Dataframeʹ͍͍ͯ͠ײ͡ʹॲཧ • ͜ͷޙͷΫϥελϦϯάͱ͔͸શ෦͜Ε
42. • ʮࣅ͍ͯΔબखʯΛ෼ྨ͢ΔλεΫ • ΞϧΰϦζϜΛܾΊΔˠ࠷ऴతʹ͸ANNʹ • AnnoyʢΞϊΠʔʣͰര଎ANN ෼ྨλεΫΛ࡞Γ, ςετΛॻ͖, γϡοͱCIͰ࠶࣮ߦՄೳʹ. Clustering - ΫϥελϦϯά
43. ࣅ͍ͯΔબखΛ୳͢ɾ෼ྨ͢Δ • ༧ଌ੒੷Λʮࣅ͍ͯΔબखͷ೥ྸ͝ͱͷ੒੷͔Β͍͍ײ͡ʹग़ ͢ʯͳͷͰ, ʮࣅ͍ͯΔબखʯΛ୳͢ͷ͕࣮͸ॏཁ • ΍Γํͱͯ͠͸, ʮಛఆͷબखͱଞͷબखʯͷϢʔΫϦουڑ཭ Λࢉग़͠, ্ҐXਓͷ੒੷Λݩʹ༧ଌλεΫΛͯ͋͛͠Ε͹ྑ͍ • PECOTA͸ͦͷߟ͑ํͰ΍ͬͯΔͷͰ, ͜ΕΛͦͷ··ਅࣅ͢Δ.
44. ANNʢۙࣅ࠷ۙ๣୳ࡧʣͰڑ཭ΛٻΊΔ • ώοτ, ຊྥଧ, etc…౳ͷ୅දతͳ੒੷. ৄࡉ͸ൿີ' • ग़৔ࢼ߹਺ͱ͔஍ຯͳ੒੷. ͜Ε΋ൿີ' • ্هΛಛ௃ྔͱͯ͠ANNʢۙࣅ࠷ۙ๣୳ࡧʣΛ͔ͭͬͯ ϢʔΫϦουڑ཭Λࢉग़͠, ͍ۙબखΛूΊΔ͜ͱʹ. • ଧऀ༧ଌͱ͸ผωλͰࢼ͠, ݁Ռ্ʑͩͬͨͷͰͦͷ··࠾༻ https://shinyorke.hatenablog.com/entry/feature-faridyu-san • ࣮૷͸Annoyͱ͍͏௒ศརͳϥΠϒϥϦΛ࢖͍·ͨ͠. • ࣮ݧίʔυΛ৮ͬͯյΕΔͱΞϨͳͷͰGitHub ActionsͰAuto Test
45. AnnoyΛ࢖ͬͨANNʹΑΔڑ཭ࢉग़. ֶश͔ΒϞσϧอଘ͸ͨͬͨ͜Ε͚ͩ. σʔλ΋େ͖͘ͳ͍ͷͰඵͰऴΘΓ·ͨ͠.
46. ͪΐͬͱͨ͠ςετ݁Ռ. MLBͷएखεʔύʔࡾྥख, ϚοτɾνϟοϓϚϯʹ͍ۙબख. ݱ໾ͷڧ͍ࡾྥख, աڈͷ໊બखͱ͢΂͍ͯۙ͠ࡾྥख͕ग़͖ͯ·ͨ͠.
47. • ֬཰෼෍Ͱ͍͍ײ͡ͳ੒੷ʢͬΆ͍ʣ਺஋Λࢉग़ • ೥ྸ͝ͱͷ੒௕ʢਰ͑ʣͬΆ͍νϡʔχϯά • StreamlitͰ͍͍ײ͡ʹPresentation ੒੷ʢ෩ʣͷ਺ࣈ͕ग़ͨΒΰʔϧ. Predict - ੒੷༧ଌ
48. ༧ଌ੒੷ͷग़͠ํ • “Xબखͷ34ʙ37ࡀͷ੒੷͸, Xʹࣅ͍ͯΔબख܈Yͷ 34ʙ37ࡀͷ੒੷ʹࣅͯ͘Δ“ …ͱ͍͏ͷ͕PECOTAͷߟ͑ํ. • ࠓճͷϓϩδΣΫτʮzobristʯ΋PECOTAͱಉ͡ߟ͑ํΛ࠾༻. • ANNͰग़ͨ͠ϢʔΫϦουڑ཭Λݩʹ, Xʹ͍ۙબखΛϐοΫ Ξοϓ, ೥ྸผͷ੒੷Λ͍͍ײ͡ʹαϚͬͯٻΊΔΑ͏ʹͨ͠.
49. ࣮ࡍͲ͏΍ͬͯ΍͔ͬͨ? 1. બखXʹࣅ͍ͯΔબखYʢෳ਺ਓʣͷ25ࡀ࣌఺ͷ੒੷ΛूΊΔ. 2. 1.ͷ੒੷σʔλΛݩʹ, ʮڧ͍ɾී௨ɾऑ͍ʯతͳlabelΛ෇͚Δ. 3. 1.Λtraining data, 2.Λlabelͱͨ͠෼ྨλεΫΛ࣮ࢪ 4. બखXͷ25ࡀ੒੷σʔλΛ࢖ͬͯ༧ଌ. 5. ฦ͖ͬͯͨlabelͱಉ͡label͕෇͍ͨબखͷ੒੷Λݩʹ༧ଌ੒੷Λ࡞੒. ෼ྨ͸φΠʔϒϕΠζ, ࣮૷͸scikit-learnͰΤΠοͱ΍ͬͨʢίʔυ͸ׂѪʣ
50. ࠷ޙͷӅ͠ຯ - ೥ྸʹΑΔ੒௕ͱਰ͑ • ए͍બख͸ࠓޙ੒௕͢ΔՄೳੑ͕ߴ͍ʢͱ͸ݶΒͳ͍ʣ • 30Λ௒͑ͨબख͸ਰ͑ΔՄೳੑ͕ߴ͍ʢͱ͸ݶΒͳ͍ʣ • அݴ͸Ͱ͖ͳ͍͕܏޲͸͋Γͦ͏? • ͱ͍͏Ծઆͷ΋ͱ, ೥ྸ͝ͱOPSฏۉ஋Λ ֬཰෼෍ͷӅ͠ຯʹೖΕͯΈ·ͨ͠
51. ʲྫʳͱ͋ΔࡾྥखʢʹࣅͨબखʣͷOPSਪҠ ઌ΄ͲͷANNͷྫͱಉ͘͡, MLBͷएखεʔύʔࡾྥख, ϚοτɾνϟοϓϚϯʹ͍ۙબखͷOPSฏۉ. 29ʙ30ࡀ͕୩ʹͳͬͯΔͷ͕͓Θ͔Γ͍͚ͨͩΔͩΖ͏͔?
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