Top 14 ML 予測モデル（top14-ML-predictor）

AI/ML
Top 14 ML 予測モデル（top14-ML-predictor）

Top 14 ML 予測モデル（top14-ML-predictor）

PyTorchで構築された深層学習モデルを用いて、フランスのラグビートップ14リーグの試合スコアを予測するリポジトリ。オフロード、ディフェンス、タックルといったラグビー特有の指標を特徴量として取り込み、RobustScalerによる正規化やEarly Stoppingで過学習を抑制。さらに今シーズンの全試合を順次シミュレーションして最終順位表を予測する機能を備え、実戦的なシーズン予測ワークフローを提供する小規模だが実用的なプロジェクトです。（約300字）

https://github.com/arthurquairel/top14-ML-predictor

概要

Top 14 Predictions 2026は、フランスのプロラグビーリーグ「Top 14」2024–2025シーズンの試合結果（スコア）を予測するために設計された機械学習プロジェクトです。PyTorchを用いた深層学習モデルを中核に、チームや試合ごとの特徴量として「オフロード」「ディフェンス」「タックル」などラグビー特有のメトリクスを活用。データの正規化にはRobustScalerを採用し、外れ値の影響を低減。学習時にEarly Stoppingを導入して過学習を防ぎます。結果を基に「フルシーズンシミュレーター」が全残り試合を順次予測し、最終順位表のフォーキャストを生成する点が特徴です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 12
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • PyTorchを用いた深層学習モデルで試合スコアを予測
  • ラグビー特有の統計（offloads, defense, tackle）を特徴量として活用
  • RobustScalerによる頑健な正規化とEarly Stoppingで汎化性能を確保
  • 全試合を順次予測するシーズンシミュレータで最終順位をフォーキャスト

技術的なポイント

本リポジトリは、スポーツ予測における典型的なパイプラインをコンパクトに実装している点が注目に値します。入力データはCSV形式で用意され（Data top 14 with modifications.csv, Data top14 raw.csv）、チームや試合の統計を特徴量として抽出している想定です。RobustScalerを採用している点は、スポーツデータにしばしば見られる極端な値や外れ値（例えば異常に高いオフロード数やタックル数）に対して有効で、平均・分散に敏感な標準化よりも学習の安定化に寄与します。

モデルはPyTorchベースで深層学習を用いる設計になっており、スコア予測という回帰タスクに適した構成（多層パーセプトロンなど）が実装されていると推定されます。学習プロセスではEarly Stoppingを導入しており、検証誤差の悪化を検出次第学習を打ち切ることで過学習を防ぎ、実際の試合予測での汎化性能を高めます。モデル出力はホーム/アウェイの得点差やそれぞれのスコアを直接予測する方式が考えられ、予測結果を用いたシミュレーションでは各試合を順次評価して勝ち点やボーナスポイントを累積することで最終順位を算出します。

小規模リポジトリながら、実務的な観点での配慮も見られます。例えばデータ分割（訓練/検証/テスト）、正規化、早期停止という基本的な機構が揃っているため、再現性のあるワークフローを素早く試せます。一方で改善余地も明確です：特徴量エンジニアリングの拡充（対戦履歴、ホームアドバンテージ、トレンド系指標）、交差検証や時間依存の検証手法（時系列分割）、ハイパーパラメータ探索によるモデル最適化、予測不確実性の評価（予測区間）やモデル解釈性（SHAPなど）の導入により、実運用での信頼性と説明力を高められます。また、モデル保存・ログ記録、データバージョニング、さらにはAPI化やコンテナ化（Docker）を施すことで、本番での再現・展開も容易になります。総じて、「実戦的なスポーツ予測のプロトタイプ」として学習用途や拡張研究の出発点に適した構成です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Data top 14 with modifications.csv: file
  • Data top14 raw.csv: file
  • README.md: file
  • top14_predictions.py: file

まとめ

Top 14の試合予測を実務的に試せるPyTorchベースのプロトタイプ。拡張性が高く研究や実用化に向いた土台を提供する。

リポジトリ情報：

  • 名前: top14-ML-predictor
  • 説明: Deep Learning model built with PyTorch to predict French Top 14 rugby match scores. Features specific metrics (offloads, defense, tackle), RobustScaler normalization, and Early Stopping to prevent overfitting. Includes a full season simulator to forecast the final league rankings with all the results of the coming games.
  • スター数: 1
  • 言語: Python
  • URL: https://github.com/arthurquairel/top14-ML-predictor
  • オーナー: arthurquairel
  • アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/234579644?v=4