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情報が限られたチェス分析
この課題では、チェスの特定のゲームに関する限られた量の情報が提供され、ゲームに勝った人を予測する必要があります。 次の2つのデータセットが提供されます。 個数（まだ残っている個数） ボードの色（ボード上のピースの色） さらに重要なことは、あなたはしていない部分が配置されている場所を知っています。誰が勝つと思うかを決める必要があります。 ゲームは、2010年から現在までのPGNMentorにリストされているすべてのイベントから選択されます。私は勝ち負けで終わる各ゲームからすべてのボードポジションの10％を選択しました。ボードの位置は、常にゲーム内で少なくとも30の動きになります。テストケースはこちらにあります。（白の勝利が最初にリストされ、その後に黒の勝利が続きます） 入力 ピースカウントは、king、queen、ook r、k night、bishop、またはpawnの各ピースの文字で構成される文字列になります。小文字は黒、大文字は白を意味します。ボードは、64文字（8行8列）の文字列です。Bは黒い部分をW表し、白い部分を.表し、空のスポットを表します。サンプル： W..WB......W.BB....W..B..W.WWBBB..W...B....W..BBWWW...BB.W....B.,BBKPPPPPPPQRRbbkpppppppqrr 次のボードを表します ...B.BB. .BBBBBBB .B.B.... B..W.... WWWW.W.. ....W.W. ...W..WW W.....W. そして両方の色が2人の司教、1人の王、7人のポーン、1人の女王、2人のルークを持っているところ 出力 白が勝つ可能性を判断するには、0〜1（両端を含む）の浮動小数点数を返す必要があります。サンプル： 0.3 (30% chance that white wins) 詳細： 各テストケースには1ポイントの価値があります。あなたのスコアは1 - (1-Output)^2、白が勝った1 - (Output)^2場合、または黒が勝った場合になります。 最終スコアは、すべてのテストケースの合計になります。 提出物が入力をハードコーディングしていると感じた場合、テストケースを変更する権利を留保します。（変更した場合、SHA-256ハッシュが使用されます893be4425529f40bb9a0a7632f7a268a087ea00b0eb68293d6c599c6c671cdee） プログラムは、テストケースを個別に実行する必要があります。あるテストケースから次のテストケースに情報を保存しません。 機械学習を使用している場合は、データの最初の80％でトレーニングし、残りの20％を使用してテストすることを強くお勧めします。（または、使用するパーセンテージ）。データでゲームを複数回使用していますが、同じゲームを順番に組み合わせています。 更新：テストと学習の目的で、100万を超えるテストケースを追加しました。githubリポジトリのサイズ制限により、これらは黒と白の部分に分割されます。 頑張って楽しんでね！