ケグルの[2016年3月マシンラーニングマニア](https://www.kaggle.com/c/march-machine-learning-mania-2016)コンペティションでは、データサイエンティストに2016年の男子NCAAバスケットボールトーナメントの勝者と敗者を予測することを求めました。このデータセットには、すべてのケグル参加者の選択された1070件の予測が含まれています。これらの予測は、トーナメント開始前に収集され、固定されました。 このデータはどのように使えるでしょうか？ケグルチームとNCAAチームの両方を見るためにピボット操作を行うことができます。どのチームが試合に勝つか、どの試合が接戦になるか、どの試合が予測が最も難しいか、あるいはどのケグルチームがデータに基づかずに勝負しているか、データに従っているかを見ることができます。 [![第1ラウンドの予測][1]](https://www.kaggle.com/wcukierski/d/wcukierski/2016-march-ml-mania/official-first-round-predictions) *NCAAトーナメントは、68チームから始まる1勝敗戦方式のトーナメントです。伝統的なブラケット戦が始まる前に、通常「予選ラウンド」と呼ばれる4試合があります。コンペティションのタイミングのため、これらの試合は予測ファイルに含まれていますが、予選ラウンドの試合が終了した後に予測が提出されている可能性があるため、分析には使用しないでください。* ## データの説明 各ケグルチームは最大2つの予測ファイルを提出することができます。データセット内の予測ファイルは「predictions」フォルダにあり、以下のルールに従って命名されています。 > チーム名\_チームID\_提出ID.csv ファイル形式には、68チーム間のすべての可能な試合に対する確率予測が含まれています。これは、あらゆるトーナメント結果を網羅するために必要です。各チームには一意の数値ID（Teams.csvに記載されています）があります。各試合には、年と2つのチームIDを連結して作成された一意のID列があります。形式は以下の通りです。 > ID,予測 > 2016\_1112\_1114,0.6 > 2016\_1112\_1122,0 > ... 数値IDが小さいチームは常に最初にリストされます。「予測」は、IDが小さいチームがIDが大きいチームに勝つ確率を表します。たとえば、「2016\_1112\_1114,0.6」は、チーム1112がチーム1114に勝つ確率が0.6であることを示しています。 便宜上、2016年3月マニアコンペティションデータセットのデータファイルをスクリプト環境に含めています（試合の対戦組み合わせを決定するのにTourneySlots.csvとTourneySeeds.csvが役立つかもしれません。[ドキュメント][2]を参照してください）。ただし、このデータセットの焦点はケグル参加者の予測にあります。 [1]: https://www.kaggle.io/svf/183298/a13d9a2275f63f167b9c1d4b25330646/kaggle_first_round_2016.png [2]: https://www.kaggle.com/c/march-machine-learning-mania-2016/data