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...
長編連載
長編連載 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。...
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。...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 04-02 : Lexicase-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。前回は過学習してしまい、テストデータでの利益を上げることができませんでした。そこで、今回はすこし解候補の選択方法を変更して、過学習を抑えようと思います。 変更する選択方法をε-Lexic...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 04-01 : 単純な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。前処理はほとんど前章や前前章と変わりありません。 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 まず、使いそうなライブラリをインポートします。 import p...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Chapter 04 : 進化計算による競馬予測
chapter2, 3と機械学習による方法を試しました。しかし、これらの方法は直接的に利益を損失関数として使うことができません。当たり前ですが、利益は高ければ高いほど言いので、教師データとして与えることができないためです。 また、利益を最大...