長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 05-04 : LightGBMによるタイム予測
「Section 02-04: タイムを予測するRegression」の事前オッズを使う場合です。特徴量として、前回(Chapter05: 事前オッズを使った予測)求めた事前オッズを追加するだけで、あとは同じです。学習過程はipynbファイ...
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長編連載 長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 05-03 : LightGBMによる順位予測
「Section 02-03: rankを予想するRegression」の事前オッズを使う場合です。特徴量として、前回(Chapter05: 事前オッズを使った予測)求めた事前オッズを追加するだけで、あとは同じです。学習過程はipynbファ...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 05-02 : LightGBMによる1位以内予測
「Section 02-02: rankが1位か否かを当てるBinary Classification」の事前オッズを使う場合です。特徴量として、前回(Chapter05: 事前オッズを使った予測)求めた事前オッズを追加するだけで、あとは同...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 05-01 : LightGBMによる3位以内予測
「Section 02-01: rankが3位以内か当てるBinary Classification」の事前オッズを使う場合です。特徴量として、前回(Chapter05: 事前オッズを使った予測)求めた事前オッズを追加するだけで、あとは同じ...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Chapter 05 : 事前オッズを使った競馬予測
これまでオッズ情報を使わなかった理由さて、これまでの予測ではオッズ情報を特徴量として利用しませんでした。この理由は、オッズがレースが始まるまで確定しないためです。実際にレースのページを見ていると、出馬までにはオッズはかなり変化します。そして...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 04-03 : Multi-objective GPによるベット予想
GPでベットをするかしないかを予測する関数を作ります。前回は選択方法を改善しましたが、うまく利益上げることができませんでした。今回は多目的進化計算を使って見たいと思います。今までのGPでは、評価値に一つの値しか取ることができませんでした。多...