競馬予想AIの作成⑥（予測結果の的中率）

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder


# 実順位を追加する
def assign_rank(df):
    df_tmp = df.copy()
    df_tmp['実順位'] = range(1, len(df.index) + 1)

    # 予測順位を追加する
    df_predictsort = df_tmp.sort_values('予測タイム')
    df_predictsort['予測順位'] = range(1, len(df_predictsort.index) + 1)

    return df_predictsort


# 予想の当たり1/外れ0を返す
def hits_misses(df):
    df_tmp = df.copy()
    df_tmp_sort = df_tmp.sort_values('実順位')
    df_tmp_predict_top3 = df_tmp_sort.iloc[:3, df_tmp_sort.columns.get_loc('予測順位')]

    # 実順位の合計が6(1位+2位+3位)だった場合は当たり、それ以外は外れ
    # 当たりは1、外れは0を返す
    if df_tmp_predict_top3.sum() == 6:
        return 1
    else:
        return 0


# 予測結果を追加したレース結果を読み込む
def read_race_result():
    # レース結果を読み込む
    df = pd.read_csv('./予測結果.csv', encoding='cp932')
    df.drop('Unnamed: 0', axis=1, inplace=True)

    return df


# レース名と開催場所をラベルエンコーディング
def labelencode_race_venue(df):
    le = LabelEncoder()
    racename_encoded = le.fit_transform(df['レース名'].values)
    df['レース名_エンコード'] = racename_encoded

    le = LabelEncoder()
    venue_encoded = le.fit_transform(df['開催場所'].values)
    df['開催場所_エンコード'] = venue_encoded

    return df


# 重複を排除したレース名の抽出
def list_unique_race(df):
    return df['レース名_エンコード'].unique()


def main():
    # レース結果を読み込む
    df_predict_result = read_race_result()

    # レース名と開催場所のラベルエンコードを行う
    df_predict_result = labelencode_race_venue(df_predict_result)

    # レース名_エンコードのユニークを抽出する
    race_encoded_list = list_unique_race(df_predict_result)

    num_hits = 0    # 当たりの数
    num_races = 0   # レースの数

    # 同一レース名があるので、レース名と開催場所でレース結果を絞る
    for i in race_encoded_list:
        df_race = df_predict_result[df_predict_result['レース名_エンコード'] == i]

        venue_encoded_list = df_race['開催場所_エンコード'].unique()
        for j in venue_encoded_list:
            df_race_venue = df_race[df_race['開催場所_エンコード'] == j]

            # 実順位と予測順位を追加する
            df_race_venue_assign_rank = assign_rank(df_race_venue)

            # 当たり外れを判定する
            count = hits_misses(df_race_venue_assign_rank)

            num_hits += count
            num_races += 1

    print('レースの数:', num_races)
    print('当たりの数:', num_hits)
    print('的中率:', '{:.2%}'.format(num_hits/num_races))


if __name__ == "__main__":
    main()

レースの数: 1301
当たりの数: 110
的中率: 8.46%