今回からしばらくは、UCI Machine Learning Repository の Chess () のデータを使って分類問題を練習してみたいと思います。
Chess (King-Rook vs. King-Pawn) - UCI Machine Learning Repository
Shapiro, A. (1983). Chess (King-Rook vs. King-Pawn) [Dataset]. UCI Machine Learning Repository. https://doi.org/10.24432/C5DK5C.
"King-Rook vs. King-Pawn on A7", KEKPA7と省略されるそうです。私はチェスは詳しくないので、よくわかりません。
Copilotに聞いてみました。
####ここからCopilotの回答####
KRKPA7（King–Rook vs. King–Pawn on A7）とは、
チェスの特定のエンドゲーム局面を指す専門用語で、白がキング＋ルーク、黒がキング＋a7のポーンという構成の終盤を意味します。
📝 KRKPA7 のポイント
● どんな局面？
- 黒のポーンが a7 にあり、あと1手で昇格（クイーン化） できる非常に危険な状況。
- 白は キング＋ルーク でこのポーンの昇格を阻止しつつ、勝ち切れるかどうかがテーマ。
● なぜ有名なのか？
- このエンドゲームは、機械学習の研究データセットとして非常に有名で、UCI Machine Learning Repository に「KRKPA7」として登録されています。
- 3196局面が収録され、各局面が
- White-can-win（白が勝てる）
- White-cannot-win（白が勝てない）
の2クラスに分類されています。
● 研究での利用
- 1980年代から、知識表現・機械学習・概念学習の研究で頻繁に使われてきた古典的データセットです。
🎯 まとめ
KRKPA7 は、
「白：キング＋ルーク vs 黒：キング＋a7ポーン」
という特定のチェス終盤を扱った、歴史的にも重要な研究用データセットの略称です。
チェスの実戦でも理論的にも興味深いテーマで、
「ポーンが昇格寸前のとき、ルーク側は勝てるのか？」
という問題を体系的に分析するために作られました。
####ここまでCopilotの回答####
ということだそうです。
Rで分析してみようと思います。tidyverseとtidymodelsパッケージを読み込んでおきます。
データを読み込みます。
データはこういうテキストファイルでした。
glimpse()関数でデータを確認します。
X37が目的変数です。TRUE/FALSEのロジカル型の変数が多いですね。
X37をtargetと名前を変えて、ファクター型にしました。頻度を確認します。
勝ったゲームが1669で、負けたゲームが1527でした。勝率は52.2%です。
TRUE/FALSEのロジカル型の変数は、1/0の数値型に、文字列型の変数はファクター型なおします。
summary()関数でデータの確認をしてみましょう。
すべての変数が0/1の数値型、またはファクター型に変わっています。
今回は以上です。
次回は、
です。
今回のコードは以下になります。
#
# tidyverseの読み込み
library(tidyverse)
#
# tidymodelsの読み込み
library(tidymodels)
tidymodels_prefer()
#
# データの読み込み
df <- read_delim("kr-vs-kp.txt", col_names = FALSE, delim = ",")
#
# データの確認
glimpse(df)
#
# X37をtargetに名称を変更し、ファクター型にする
df <- df |>
rename(target = X37) |>
mutate(target = as.factor(target))
#
#
# targetの頻度
df |>
count(target) |>
mutate(prop = n / sum(n))
#
# logicalはnumericに、characterはfactorに
df <- df |>
mutate(across(where(is.logical), as.numeric)) |>
mutate(across(where(is.character), as.factor))
#
# データの確認
summary(df)
#
(冒頭の画像は、Bing Image Creator で生成しました。プロンプトは、Landscape of natural green grass field, there are a few small ponds, close up of blue Begonia flowers and yellow Begonia flowers, photo. です。)
