リラックスした生活を過ごすために

はじめに 複数の予測モデルで同一レースの順位予測を実施して、予測モデル同士の精度を比較したい。 今は、1ヶ月に1回、netkeibaから過去のレース情報を取得して予測モデルを作成しています。1回の予測モデル作成...

はじめに xgboostを用いた競馬予測システムを作成しました。順位予測モデル(AI)の作成から予測順位のツイッター投稿まで行うことができます。予測精度の向上/冗長なコードの修正/使い勝手など、まだまだ改良したいところはありますが、...

はじめに 開催予定のレース情報をJRAのサイトから取得し、取得した情報と以前に作成した予測モデルを用いて順位を予測するプログラムを作成しました。 作成したプログラムは2つあります。 前回作成したプログラムの改修 プログラ...

はじめに 競馬予測のAI（モデル）を作成したので、実際にレースの予測を行ってみます。予測レースの情報が必要となるので、Webスクレイピングで情報を取得してみました。 過去のレース情報は、netkeibaから取得しましたが、予測のレー...

はじめに 前回はハイパーパラメータを調整して、タイム予測モデルの精度向上を行いました。 タイム予測モデルを用いてタイムを予測し、予測順位と実順位を比較して三連複の的中率を算出しました。 単勝、複勝、馬連、ワイドの的中率を算出できる...

はじめに AutoMLのpycaretでモデルの自動作成を試みましたが、特徴量のサイズが大きすぎてメモリ不足で作成に失敗しました。。。 モデルの自動作成は保留にして、モデルの精度を上げるために、Optunaでハイパーパラメータの調整...

はじめに 前回、2022年5月22日～6月22日の間に開催されたレースの出走馬のタイム予測を行いました。タイム予測の結果で、3連複馬券を購入した際の的中率を算出するプログラムを作成してみました。 概要 各レースの出走馬の予測し...

はじめに 競馬のレース結果をWebスクレイピングで取得しました。取得したレース結果をもとにXGBootでタイムを予測するモデルを作成してみました。 概要 作成した予測モデルを評価した結果は下記のとおりです。R2の値が7割弱なので予測精...

はじめに 前回取得したデータでAIモデルを作成する前に、データの状態を確認します。 欠損値や異常値の有無を確認し、除外あるいは補完を行います。また、各データの統計情報と相関係数をCSVファイルに保存し、のちほど確認できるようにしておきま...