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。...
python
長編連載 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...
長編連載[儲からない競馬予想AI] 閑話2 : 強化学習は競馬予測で使えない
閑話として強化学習が競馬予想に使えない話をしておきます 強化学習については知っている前提で話します。知らなければこの話は読まなくて構いません。一応参考として、 を上げておきます。 なぜ使えないのか 競馬で儲けるというのもマネーゲームとして捉...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 03-07 : 複数の目的変数を同時に予測するモデル
Neural Networkを導入した理由は、LightGBMと違って多出力を考慮できるためでした。今までのSectionでは、同じレース内の目的変数を同時に予測することを目標にしていましたが、今度は、複数の目的変数を同時に予測することを目...