Python 競馬予測AIの作成㉒(競馬順位予測モデルの改修)
はじめに
JRAの競馬レースの着順を予測するモデルを作成していました。今回は、そのプログラムのを改修しました。改修のポイントは下記の3点です。
コードを役割ごとにモジュール化
順位予測モデルをXGBoostにLightGBM、Ca...
機械学習
Python 
Python 【Python】アンサンブル学習を使って住宅価格を予測する
はじめに
競馬の順位予測システムを作成しています。順位予測の性能を向上させるためにアンサンブル学習を用いることを検討しています。ただ、アンサンブル学習を扱ったことがないので、まずはカリフォルニアの住宅価格のデータセットを用...
Python 「ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject」の解消方法
はじめに
競馬の順位予測システムを作成しています。順位予測の精度を上げるために、XGBoostとLightGBM、CatBoostを用いてアンサンブル学習を行う予定です。アンサンブルの動作確認のために、カルフォルニアの住宅...
Python LightGBMでGPUを使用するための環境構築
はじめに
GPUを使用してLightGBMのモデルを作成するための環境構築手順を整理しました。
競馬の順位予測モデルを作成しています。XGBoost、LightGBM、CatBoostでアンサンブル学習し、予測精度を向上...
Python 競馬予測AIの作成⑳(メインプログラムの改修)
はじめに
競馬予測システムにおけるメインプログラムを大幅に改修しました。
メインプログラムは、Pythonを学び始めたころに作成したコードで、可読性と保守性が低いコードでした。無駄に複数のファイルに分割されたコードでもあったので、い...
Python 競馬予測AIの作成⑲（順位予測処理の改修）
はじめに
競馬予測システムにおける順位予測を行うプログラムを改修しました。主な変更点は、保守性と可読性を向上させるために下記を実施しました。
関数ベースのプログラムからクラスベースに変更しました。
名前から用途が判るようにメソ...
Python 競馬予測AIの作成⑰（モデル作成処理の改修）
はじめに
本プログラムは、以前に作成したモデル生成プログラムの可読性と保守性を向上させたプログラムです。以前はモデル生成に３つプログラムを用いていました。それぞれのファイルをメンテナンスするのは手間でした。下記を行うことで...
Python 競馬予測AIの作成⑯（レース結果取得プログラムのバージョンアップ）
はじめに
以前作成したレース結果を取得するプログラムを改修しました。主な改修のポイントは下記となります。
可読性と保守性を向上させるために下記を適用- 関数ベースからクラスベースに変更- １つの関数、メソッドで実施する処理を...
Python 競馬予測AIの作成⑮（レース結果取得プログラムの改修）
はじめに
レース結果を取得するプログラムの可読性と保守性の向上させるために改修を行いました。
レース結果のURLは、chromedriverを用いてNetkeibaのWebサイトを操作して取得していました。chromedriverの...
Python 競馬予測AIの作成⑭（動作安定向上）
はじめに
競馬の予測処理が失敗して、失敗以降のレースの予測ができていない問題が発生していました。予測に失敗していた際のログを確認したところ、下記の事象が発生していました。
「人気」の抽出に失敗して順位予測が行われない。
「...