数字で、相撲を
もっと深く。

壱　ELO / BASELINE

まず、誰に勝ったかを数える。

Eloは、格上に勝てば大きく上がり、格下に負ければ大きく下がる仕組みです。相撲日和では全力士を1500から始め、取組順にK値20で更新しています。

弐　GLICKO-2 / CURRENT STRENGTH

「強さ」と「まだ分からない」を分ける。

Glicko-2では、各力士がレートだけでなく、推定幅を表すRDと、変化しやすさを表すvolatilityを持ちます。初期値は1500、RD 350、volatility 0.06です。

休場しても平均値を自動で下げず、RDだけを広げます。復帰後の結果が予想外なら、新しい実力へ速く追従します。関取の一場所15番と相性がよく、幕下以下の7番では参考幅を必ず併記します。

参　DOHYO FORECAST / MATCH PROBABILITY

勝機は、順位表とは別に計算する。

現在・次の取組では、両力士のGlicko-2レート差を勝率へ変換し、過去の直接対戦が十分ある場合だけ相性を少し加えます。対戦1回の1勝0敗を「相性100%」とは扱わず、8番分の事前値で強く縮めます。

2020年以降の予測成績・較正を見る →

肆　SUMO HENSACHI / ERA SCORE

同じ場所、同じ段での傑出度を見る。

相撲偏差値はGlicko-2を、同じ場所・同じ段に在籍する力士の平均と標準偏差で変換します。全六段を一緒にせず、幕内は幕内、幕下は幕下の中で比較します。

伍　ACROSS ERAS / HISTORY MODE

「強さ」と「支配した度合い」を分ける。

過去場所へ切り替えると、その時点のElo・Glicko-2・相撲偏差値を見られます。異なる時代の比較では、一場所の最高値だけでなく、ベスト6場所平均と高水準を維持した期間を組み合わせる設計です。

将来は、重なり合う現役期間を橋にして全履歴を平滑化する歴代補正レートを別枠で公開します。未来の実績を過去へ反映するため、ライブ予想とは混ぜません。

1958年以降の歴代指数・実験版を見る →

陸　VALIDATION / LIMITS

当たったかどうかも、公開する。

モデルは過去から未来へ順番に検証し、未来の取組を学習へ混ぜません。正解率だけでなく、log loss、Brierスコア、そして「70%予想が本当に約70%勝つか」という較正を重視します。

新人、昇進直後、休場明け、段位別、再戦数別に成績を分け、改善しない特徴は追加しません。現在のデータには休場理由がないため、全力士一律の休場ペナルティは使用していません。