時系列データ予測のチュートリアル
めざましじゃんけん広場で、じゃんけん予測を一緒に楽しんで頂ければ、一番幸いなのですが、Pythonを用いたKeras、LSTMなどの時系列予測を学習するためのチュートリアルになると思い、このコンテンツを提供します。
Jypyter notebookを導入していると、Pythonスクリプトの作成時に便利です。
必要なPython関係のライブラリーなどは、各自導入下さい。
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ヘルプページ - めざましじゃんけん広場より、API認証向けのAPIトークンを取得
ヘルプページ - Pythonでスクリプト作成
- APIトークンを取得している必要があります
- 予想結果を登録する際は、予想する めざましじゃんけんの実施日と何戦目のじゃんけんかを指定する必要があります。
通常、平日は４戦、土曜日は２戦のめざましじゃんけんが実施されます。
KerasのLSTMを用いたチュートリアルスクリプト
３入力３出力の時系列データを用います。
APIで取得したじゃんけん結果を整形し、KerasのLSTMを用いてじゃんけんの出してを予測しています。
処理の概要
- めざましじゃんけん結果をAPIで取得
- Pandasを用いたデーター整形
- Kerasを用いたLSTMでの時系列データ予測
独自の学習モデルで時系列データ予測が実施出来ると思います。人工知能や機械学習のプロではないので、Kerasを用いたLSTM部分は、別サイトを参照して頂き、時系列予測を実装しました。 - テレビの出し手を予想しているので、自分の出し手を登録します。
- TVがグー✊なら、自分の出し手はパー✋
- TVがチョキ✌なら、自分の出し手はグー✊
- TVがパー✋なら、自分の出し手はチョキ✌
次回のじゃんけん開催日と何戦目か。
じゃんけんの最終実施日と何戦目かが、取得したじゃんけん結果より分かります。
平日は全４戦、土曜日は全２戦、日曜日はなし。
現時点では、この実施計画を用いて、次回の対戦日と対戦回を算出して、めざましじゃんけん広場に、予想結果を登録します。
（一応、次回開催予定日と対戦回を返答する、APIの公開も検討中です）
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[1]:
import urllib.request
import json
# In[2]:
#じゃんけんAPIのURL
url = 'https://janken.miki-ie.com/jankenApi.php'
#API認証のBearerを、個人の認証トークンに変更 @@API_KEY@@
headers = {
'Authorization': 'Bearer @@API_KEY@@',
'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8'
}
# In[3]:
method = 'POST'
# In[4]:
#めざましじゃんけんの結果を一括取得
data = {
"mod": "getAllHistory"
}
# In[5]:
json_data = json.dumps(data).encode("utf-8")
print(json_data)
# In[6]:
req = urllib.request.Request(url=url, data=json_data, headers=headers, method=method)
res = urllib.request.urlopen(req, timeout=30)
# In[7]:
print("Http status: {0} {1}".format(res.status, res.reason))
response = res.read().decode("utf-8")
print(response)
# In[8]:
import pandas as pd
dataframe = pd.read_json(response)
print(dataframe)
# In[9]:
dataframe.tv
# In[10]:
#データーセットにグー、チョキ、パーの状態を登録する列を追加
dataframe['Goo'] = 0
dataframe['Choki'] = 0
dataframe['Pa'] = 0
# In[11]:
#tv列のじゃんけん結果に合わせて、グー、チョキ、パー列にじゃんけん結果を登録
dataframe.loc[dataframe.tv == 1, 'Goo'] = 1
dataframe.loc[dataframe.tv == 2, 'Choki'] = 1
dataframe.loc[dataframe.tv == 3, 'Pa'] = 1
# In[12]:
print(dataframe)
# In[13]:
#利用するグー、チョキ、パーの３つの列を切り出す
df = dataframe[["Goo","Choki","Pa"]]
# In[14]:
import numpy as np
from keras.layers import LSTM, Activation, Dense
from keras.models import Sequential
# In[15]:
look_back = 10 # 遡る時間
res_file = 'lstm'
# In[16]:
def shuffle_lists(list1, list2):
'''リストをまとめてシャッフル'''
seed = np.random.randint(0, 1000)
np.random.seed(seed)
np.random.shuffle(list1)
np.random.seed(seed)
np.random.shuffle(list2)
# In[17]:
def get_data(df):
'''データ作成'''
dataset = df.values.astype(np.float32)
X_data, y_data = [], []
for i in range(len(dataset) - look_back - 1):
x = dataset[i:(i + look_back)]
X_data.append(x)
y_data.append(dataset[i + look_back])
# X_data = np.array(X_data)
# y_data = np.array(y_data)
X_data = np.array(X_data[-500:])
y_data = np.array(y_data[-500:])
last_data = np.array([dataset[-look_back:]])
# シャッフル
shuffle_lists(X_data, y_data)
return X_data, y_data, last_data
# In[18]:
def get_model():
model = Sequential()
model.add(LSTM(16, input_shape=(look_back, 3)))
model.add(Dense(3))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
return model
# In[19]:
def pred(model, X, Y, label):
'''正解率 出力'''
predictX = model.predict(X)
correct = 0
for real, predict in zip(Y, predictX):
if real.argmax() == predict.argmax():
correct += 1
correct = correct / len(Y)
print(label + '正解率 : %02.2f ' % correct)
# In[20]:
# データ取得
X_data, y_data, last_data = get_data(df)
# In[21]:
# データ分割
mid = int(len(X_data) * 0.7)
train_X, train_y = X_data[:mid], y_data[:mid]
test_X, test_y = X_data[mid:], y_data[mid:]
# In[22]:
# 学習
model = get_model()
hist = model.fit(train_X, train_y, epochs=100, batch_size=16,
validation_data=(test_X, test_y))
# In[23]:
# 正解率出力
pred(model, train_X, train_y, 'train')
pred(model, test_X, test_y, 'test')
# In[24]:
# 次回のテレビのじゃんけんの手を予想
next_hand = model.predict(last_data)
print(next_hand[0])
hands = ['グー', 'チョキ', 'パー']
print('次回の手 : ' + hands[next_hand[0].argmax()])
# In[25]:
#予想した、テレビの出し手から、じゃんけんに勝てる出し手へ変換
if next_hand[0].argmax() == 0:
next_predict = 3
elif next_hand[0].argmax() == 1:
next_predict = 1
else:
next_predict = 2
# In[26]:
#めざましじゃんけん広場に、じゃんけん予想を登録
#登録対象のじゃんけんの、日付と何回戦かを、dateとtimesに指定
data = {
"mod": "updatePredict",
"date": "2020-04-08",
"times": 1,
"predict": next_predict
}
json_data = json.dumps(data).encode("utf-8")
print(json_data)
req = urllib.request.Request(url=url, data=json_data, headers=headers, method=method)
res = urllib.request.urlopen(req, timeout=30)
print("Http status: {0} {1}".format(res.status, res.reason))
response = res.read().decode("utf-8")
print(response)
GitHub
https://github.com/miki-ie/predictJanken