長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 03-05 : タイムを予測するRegression
LightGBMと同様にタイムを予測するRegressionを行います学習過程はipynbファイルで行いました。以下はその記録です。前処理基本的にChapter03の前処理はほぼ同じです。教師データとなる列名によって、すこしコードをいじる程...
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長編連載 長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 03-04 : rankを予想するRegression
LightGBMと同様に順位を予測するRegressionを行います学習過程はipynbファイルで行いました。以下はその記録です。前処理基本的にChapter03の前処理はほぼ同じです。教師データとなる列名によって、すこしコードをいじる程度...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 03-03 : rankが1位か否かを当てるBinary Classification
LightGBMと同様に1位を予測するBinary Classificationを行います学習過程はipynbファイルで行いました。以下はその記録です。前処理基本的にChapter03の前処理はほぼ同じです。教師データとなる列名によって、す...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 03-02 : rankが3位以内か否かを当てるBinary Classification
ightGBMと同様に三位以内を予測するBinary Classificationを行います学習過程はipynbファイルで行いました。以下はその記録です。前処理基本的にChapter03の前処理はほぼ同じです。教師データとなる列名によって、...
未分類[儲からない競馬予想AI] Section 03-01 : データ整形④ 多出力で学習データの作成
Section01-04で作った学習データを、多出力データへと変形します。ベースとなるプログラムはSection01-04で書いたコードです。レースデータを1つの行データとする変更するのは、Section01-04で書いたコードのrace_...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Chapter 03 : Neural Networkによる競馬予測
Chapter2で扱ったLightGBMでは、問題が一つありました。それは、他の馬のデータを扱うことが難しいという点です。Chapter2では、同じレース内の強そうな馬の特徴量を入れていました。しかし、統計的に(上位3位を取ってくるなど)扱...