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データサイエンス設計マニュアル
book

データサイエンス設計マニュアル

by Steven S. Skiena, 小野 陽子, 長尾 高弘
January 2020
Beginner to intermediate
728 pages
10h 26m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from データサイエンス設計マニュアル
98 4 スコアとランキング
ガルリ・カスパロフ
(
2851
)
スティーブン・スキーナ
(
1200
)
ユディット・ポルガー
(
2735
)
マグヌス・カールセン
(
2882
)
スティーブン・スキーナ
K=2771
S=1280
ユディット・ポルガー
P=2790
C=2827
ユディット・ポルガー
P=2790
S=1280
4 -6 架空のチェストーナメントの結果を反映したイロスコアの変化
彼女はポイントを獲得していない。イロレーティングは、ポイントが勝利だけでなく番狂わせにも対応でき
ているという点でとても優れている。
4.4.2 ランキングのマージ
長などの 1 つの特徴 f があれば、すべての A B の組合せで f(A) > f (B) が正しいかどうかをテス
トすることにより、n 個の要素の間で
n
2
個の比較結果を得ることができる。これらの対をイロレーティン
グに送り込めばランキングが得られるが、これはものの考え方として間違っている。そのような分析の結果
は、単純に f のソート順を反映したものにしかならない。
しかし、複数の異なる特徴のランキングを 1 つにまとめようとすると、もっと面白い問題になる。ここ
で、i 番目の特徴を上位から並べたものを対象要素の順列 P
i
と定義する。そして、要素順列 P
1
, . . . , P
k
最もよく反映した総合順列 P を作ることを目指す。
総合順列を作るためには、2 つの順列の類似性を測定する距離関数を定義する必要がある。スピアマンの
順位相関係数( ...
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