Chapter2ではChapter1で作成したテーブルデータを基に、lightGBMによる学習を行い、実際に利益が出るのかを検証します。
このときの目的変数は色々考えられますが、この章では次のものを検証します。
- rankが3位以内か否かを当てるBinary Classification
- rankが1位か否かを当てるBinary Classification
- rankを予想するRegression / Classification
- タイムを予測するRegression
- oddsを予想するRegression
どの方法論でも正確に予想ができるのであれば、利益があるはずですし、逆に不正確であればあるほど、損失が大きくなります。
それをこの章では検証したいと思います。
※各セクションでは一つの実験を行っていますが、その裏で多くの数の付随する実験を行っています。パラメータチューニングや分析を行いましたが、それらの実験をすべて載せるとページ数が膨大になるので省略しています。
