Notice bibliographique
Résumé
I describe two machine-learning models for elite classical chess: a result prediction model that outputs well-calibrated win/draw/loss probabilities for the current position, and a move prediction model that ranks legal candidate moves by how likely a strong human would play each one. Both are gradient-boosted decision-tree ensembles (LightGBM) built on features from Stockfish evaluations, an upstream human-imitation policy network, and a range of position- and game-level signals. The models are trained on ~464k classical chess games from The Week in Chess in which both players are rated 2400 Elo or higher, and evaluated on an 82k-game evaluation set held out from the training pool. On the result task the production model (which does not see the rating gap between the two players) reaches an expected calibration error of 0.002 on 6.78M held-out positions. On the move task the production model reaches 61.9% top-1 / 88.4% top-3 accuracy, versus 55.8% / 80.6% for an engine-best-move baseline evaluated on the same positions. Both models are deployed on chessds.com in two latency tiers (around 200 ms and 1 s per position on a single CPU core). I report scaling behavior, sliced metrics for both tasks, and a short ladder of toy baselines that situate the headline numbers against simpler alternatives.v2 (May 2026). Both models retrained on a substantially larger and cleaner dataset: all issues of The Week in Chess (≈464k training / 82k evaluation games, up from 266k/47k), with removal of mislabeled fast-time-control events and duplicate games. All figures, tables, and metrics reflect the current production models; scaling curves regenerated under production settings. Headline results improved (result-model ECE ≈0.002 on 6.78M held-out positions; move model 61.9% top-1 / 88.4% top-3). No methodological or structural changes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».