長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 02-04 : タイムを予測するRegression
タイム(走破時間)を予想してみて、利益を算出してみます。タイムは順位と違って、その馬の実力をより顕著に表す指標になります。タイムをRegressionで予想し、レース内のタイムが一番早い馬にベットする戦略を考えてみます。学習過程はipynb...
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長編連載 長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 02-03 : rankを予想するRegression
rank(順位)を予想してみて、利益を算出してみます。順位データのほうが、0-1のクラス分類よりも教師データに情報量は多いので、もしかしたら改善するかもしれません。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...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 02-02 : rankが1位か否かを当てるBinary Classification
1位になるかどうかを学習してみて、利益を算出してみます。3位以内を当てる場合よりも、難易度は高くなりますが、必然的にオッズも高くなるため、どちらが良いかはわかりません。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...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 02-01 : rankが3位以内か否かを当てるBinary Classification
3位以内になるかどうかを学習してみて、利益を算出してみます。多くの競馬記事がこれと似たようなことをやっている気がします。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。前処理まず、使いそうなライブラリをインポートします。imp...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Chapter 02 : LightGBMによる競馬予測
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...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 01-04 : データ整形④ 学習データの作成
では、Section01-01で作ったテーブルデータへ、馬の戦績、騎手の戦績、血統のデータを追加していきます。また、同じレースの強い馬の戦績も追加することにします。ベースとなるプログラムはSection01-01で書いたコードです。馬の戦績...