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...
競馬予測
長編連載 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)...
長編連載[儲からない競馬予想AI] 閑話1 : 血統情報に意味があるのか
Chapter2では特徴量に血統情報として、馬のラベルを入れました。これについて、少し話をしたいと思います。 まず話したいことは「競馬において血統情報は重要である」ということです。これは、事実です。 現に、競馬はサラブレット競技であり、良い...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 02-05 : oddsを予想するRegression
オッズ(返還率)を予想してみて、利益を算出してみます。機械学習は、あるデータ集合に対して、平均的な予測線を出すという特徴があります。ということは、オッズを予想すれば、周囲のデータの平均値でもあるということです。 つまり、「予測オッズ > 実...
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ipyn...
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...