今期のサンフレッチェ広島の観客動員数を機械学習で予測した
私は広島出身ということもあり、サンフレッチェ広島のサポーターでありますが、これを機械学習で生かせないか考えてみました。そこで2009年から2017年までの観客データやその日の天候、その他の要素から2018年の観客動員数を機械学習で予測してみました。ただ、Python学習してまだ2日であり、あくまで機械学習の勉強のために作成したので、結果としてはしょぼい結果となってしまいますがご了承のほどよろしくお願いします。
観客動員数の分布
2009年から2017年までの観客動員数の分布をグラフで表すとこんな感じとなりました。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv("sanfdata1.csv", encoding="SHIFT_JIS") y_Audi =df['Audience'] ax = sns.distplot(y_Audi) plt.show()
上のソースコードで下記のグラフが表示できます。
予測のための要素
観客動員に影響する要素として以下の項目を考えました。
* 節数
ホーム開幕戦（1節、2節）、ホーム最終戦（33節、34節）、その他に分けて平均を算出しました。算出したソースコードは次のようになります。
from pandas import DataFrame grouped = df.groupby('Setu') grouped.mean().Audience
結果の平均はこのようになりました。ホーム開幕戦、ホーム最終戦は多い傾向があります。
| 対戦相手 | 動員数 |
|---|---|
| ホーム開幕戦 | 19230.909091 |
| ホーム最終戦 | 23149.000000 |
| その他 | 14583.143939 |
* 対戦相手
対戦相手ごとの観客動員の平均を算出しました。算出したソースコードは次のようになります。
grouped = df.groupby('Team')
grouped.mean().Audience
結果の平均はこのようになりました。やはり浦和が一番多く、第二グループとして鹿島、F東京、横浜M、大阪の2チームでしょうか。面白いのは湘南が平均2位ですが、これは2013年、2015年と優勝が懸かったホーム最終戦と被ったためです。あと京都、福岡もホーム最終戦の影響で多いですね。
| 対戦相手 | 動員数 |
|---|---|
| 鹿島 | 15760 |
| 浦和 | 23658.777778 |
| 大宮 | 14724 |
| 千葉 | 11572 |
| 鹿島 | 13872.75 |
| F東京 | 17636.25 |
| 川崎 | 13802 |
| 横浜M | 15502.222222 |
| 湘南 | 21319.75 |
| 甲府 | 12737.833333 |
| 松本 | 7956 |
| 新潟 | 13785.444444 |
| 清水 | 14709.75 |
| 磐田 | 14162.857143 |
| 名古屋 | 14064.714286 |
| 京都 | 17748 |
| G大阪 | 16970 |
| C大阪 | 16996.428571 |
| 神戸 | 12691.625 |
| 徳島 | 11776 |
| 福岡 | 16413.5 |
| 鳥栖 | 15164.166667 |
| 大分 | 10829.5 |
* 順位
順位ごとの観客動員の平均を算出しました。算出したソースコードは次のようになります。
grouped = df.groupby('Place')
grouped.mean().Audience
結果は次のようになりました。1位が飛びぬけて多く、勝たないと客が来ない広島県民の気質が表れてますね。カープの観客動員数で集計するともっと顕著かもしれません。
| 順位 | 動員数 |
|---|---|
| 1位 | 21162.000000 |
| 2位ー9位 | 15093.833333 |
| 10位以下 | 12980.318182 |
* 天気
順位ごとの観客動員の平均を算出しました。算出したソースコードは次のようになります。
grouped = df.groupby('Weather')
grouped.mean().Audience
結果は次のようになりました。予想通り雨が降ると観客動員が減りますね。
| 天気 | 動員数 |
|---|---|
| 晴れ、曇り | 15839.6875 |
| 雨 | 13224.0000 |
* 気温
気温ごとの平均を算出しました。算出したソースコードは次のようになります。
grouped = df.groupby('Heat')
grouped.mean().Audience
結果は次のようになりました。寒いときに観客動員が多いのはホーム開幕戦、ホーム最終戦の影響があるかもしれません。
| 気温 | 動員数 |
|---|---|
| 10度以下 | 17890.923077 |
| 11度ー15度 | 17294.454545 |
| 16度ー20度 | 14713.500000 |
| 21度ー25度 | 14258.352941 |
| 26度以上 | 15699.647059 |
* 時間帯
時間帯ごとの観客動員の平均を算出しました。算出したソースコードは次のようになります。
grouped = df.groupby('Time')
grouped.mean().Audience
結果は次のようになりました。夜開催が少ないのは平日開催の影響が多いでしょうね。
| 天気 | 動員数 |
|---|---|
| 1200-1600 | 16375.242857 |
| 1700以降 | 14616.939024 |
* 平日、休日
平日開催、休日開催ごとの観客動員の平均を算出しました。算出したソースコードは次のようになります。
grouped = df.groupby('Time')
grouped.mean().Audience
結果は次のようになりました。明らかに平日開催のほうが少ないですね。
| 平日、休日 | 動員数 |
|---|---|
| 平日 | 10813.210526 |
| 休日 | 16085.751880 |
* カープ開催あり、なし
同日にカープの試合があるかどうかで観客動員の平均を算出しました。ただ同日でも時間帯が違う場合は別開催としています。算出したソースコードは次のようになります。
grouped = df.groupby('Carp')
grouped.mean().Audience
結果は次のようになりました。カープ開催なしのほうが観客動員多いです。やはりこの辺はなんとかならないですかね。
| カープ開催あり、なし | 動員数 |
|---|---|
| なし | 15868.693069 |
| あり | 14551.333333 |
ランダムフォレストを用いた機械学習による予測
ランダムフォレストを使いまして第1節札幌戦の予測をしてみました。（本当はxgboostとか試したかったがあまりいい結果がでなかった）
import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier test_df = pd.read_csv("sanftest.csv", encoding="SHIFT_JIS") train_df = pd.read_csv("sanftrain.csv", encoding="SHIFT_JIS") train_X = train_df[['Setu','Team','Place','Weather','Heat','Time','Holiday','Carp']] test_X = test_df[['Setu','Team','Place','Weather','Heat','Time','Holiday','Carp']] train_Y = train_df['Audience'] clf = RandomForestClassifier(random_state=0) clf = clf.fit(train_X, train_Y) clf.predict(test_X)
結果はこうなりました。天気予報が出たらまた改めて予測してみたいですね。また、もっと良さそうなアルゴリズムがあったら試したいです。
| 対戦相手 | 予想動員数 |
|---|---|
| 第1節 | 14671 |
考察
今回は天候、時間帯、対戦相手等表に出ているデータのみで算出しましたが、表に出ていない年パスの数、歩いて行ける範囲の駐車場数、直前のチケットの売り上げ枚数の要素を加えるともっと正確な数が予測できるのではないかと思います。おそらくクラブはやっているはずで、これを基にしてシャトルバスの本数とか予測してるでしょう。あともう少しデータがほしいですね。
