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エリザベス女王杯 / 福島記念 【AI指数 / 候補馬】競馬予想
エリザベス女王杯 福島記念 【AI指数/選出候補馬】KI値＝このレースでの指数KM値＝この馬のMax能力値トータル選出馬は極ワイドの買い目の軸+相手候補馬です。【エリザベス女王杯】➡にスライド選出候補馬 • ①ホールネス • ⑤モリアーナ • ⑦レガレイラ • ⑧シンリョクカ • ⑨キミノナハマリア • ⑪スタニングローズ • ⑫シンティレーション※表示順は馬番順記載です備考欄は時間がある時に記載します。【福島記念】選出候補馬 • ①フェアエールング • ③ドクタードリトル • ④フライライクバード • ⑧ベラジオソノダラブ • ⑨ギャラクシーナイト • ⑮シーズンリッチ • ⑯シリウスコルト※表示順は馬番順表示です備考欄は時間がある時に記載します。
CBC賞 札幌記念 【AI指数/一言コメント】KI値＝このレースでの指数KM値＝この馬のMax能力値トータル選出馬は極ワイドの買い目の軸+相手候補馬です。【CBC賞】➡にスライド選出候補馬 • アグリ • ブーケファロス • スズハローム • ジャスティンスカイ • キタノエクスプレス • バースクライ • グランテスト※表示順はランダム記載です備考欄は時間がある時に記載します。【札幌記念】選出候補馬 • トップナイフ • ドゥラエレーデ • ジオグリフ • プログノーシス • シャフリヤール • ボッケリーニ • ステラヴェローチェ • チャックネイト※表示順はランダム表示です備考欄は時間がある時に記載します。
【競馬AI⑦】特徴量エンジニアリングでモデルの精度を向上させる
モデルの精度を向上させるにはどうするかというと、「学習するデータ量を増やす」か「特徴量を増やす」「パラメーターチューニングを行う」などの方法があります。データ量はスクレイピングで取得する年数を増やすだけなので、今回は特徴量を増やす方法につい
【競馬AI⑥】ほぼコピペだけ！予想するレースデータの作成を簡単にする方法を紹介
こちらの記事にある予想するレースデータの取得方法の更新記事です。久しぶりの競馬AIの記事になります。競馬AI④の予想するレースデータの取得まで実施した方は、データの整理が大変だと感じませんでしたか？私自身感じていたので、簡単に取得できるよう
【競馬AI⑤】ほぼコピペだけ！作ったモデルを使用して回収率を計算する-2
前回からの続きの記事になります。前回は回収率を計算するための材料として、スクレイピングを使って払い戻し情報を取得しました。今回はその払い戻し情報を使って、回収率を計算するプログラムを組んでいきます。回収率を計算するコード以下のコードを第3回
【競馬AI⑤】ほぼコピペだけ！作ったモデルを使用して回収率を計算する-1
このモデル作成の記事の続きになります。モデルが生成出来たらそのモデルを使って予想した場合の回収率って気になりますよね！前回の記事ではaucや的中率などは分かりましたが、掛け金がいくらになるかまでは計算していませんでした。今回はモデルを使って
【競馬AI④】ほぼコピペだけ！作成したモデルを使って競馬のレース結果を予想する
前回からの続きの記事になります。前回は過去のレースデータを学習させてモデルを作成しました。今回はそのモデルを使用し、実際のレースで予想をしていきます。予想するレースデータの準備作成するデータのヘッダー情報ヘッダーは以下の通りです。出走する馬
【競馬AI③】ほぼコピペだけ！LightGBMを使って、競馬の着順を予想するモデルを作成する
競馬の着順予想を行う最も重要なモデルの学習について紹介します。コピペだけでとりあえずの結果は出せるようになります。精度向上のポイントについても説明しているので試してみてください。
【競馬AI】ほぼコピペだけ！LightGBMを使って、競馬の着順を予想するモデルを作成する
競馬の着順予想を行う最も重要なモデルの学習について紹介します。コピペだけでとりあえずの結果は出せるようになります。精度向上のポイントについても説明しているので試してみてください。
【競馬AI】ほぼコピペだけ！netkeibaから取得したデータを加工する
前回からの続きの記事になります。今回は、前回取得したデータの加工を行っていきます。AIでは日本語をパラメーターに入れることはできないので数値化したり、馬名、騎手などをエンコードします。さらに学習するデータを増やし、予測精度を上げるために馬ご
【競馬AI】ほぼコピペだけ！Pythonでnetkeibaからデータを抽出する方法
この記事では、Pythonを用いnetkeibaからスクレイピングでデータを抽出する方法について説明します。AIや技術系ブログをやっていて、何か実践してみたいなと思って始めたのが競馬予想AIを作ることでした。競馬ファンなら一度は考えたことが
