競馬AI

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【LightGBM】予測確率を補正して回収率100%超えのモデルを作成|Python

本記事の概要 本サイトでは、競馬AIの作成方法について解説しており、過去に作成した競馬AIの回収率は80%台に留まっています。 過去モデルの回収率 ※横軸が「1着になる確率」、縦軸が「y_pred_probがある値を超...
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【LightGBM】走破タイムを予測する競馬AI(回帰モデル)を作成|Python

本記事の概要 本サイトでは、競馬AIの作成方法について解説しています。 そして、過去に作成した競馬AIでは直接「1着になる競走馬か否か」を予測しており、いずれも回収率は80%台に留まっています。 過去モデルの回収率 ...
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【スクレイピング】全賭け方のオッズをnetkeibaから取得

本記事の目的 目的 「netkeiba.com」から全賭け方のオッズを取得する 全賭け方のオッズ ◆URL: ソースコード解説 それでは早速、ソースコードを交えて解説していきます。 ...
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【LightGBM】競争馬の血統情報(親馬毎の勝率/連帯率/複勝率)を特徴量に追加

本記事の目的 本記事は、下記事項を目的としています。 目的 LightGBMで着順を予測し、100%を超える回収率を得る。 前回モデルの回収率 本ページでは、過去に作成したモデルを改良方法とその結果を紹介しま...
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【LightGBM】スピード指数を追加して2値分類モデルを作成

本記事の目的 本記事は、下記事項を目的としています。 目的 LightGBMで着順を予測し、100%を超える回収率を得る。 前回モデルの回収率 本ページでは、過去に作成したモデルを改良方法とその結果を紹介しま...
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【LightGBM】特徴量に血統情報や過去レースの結果を追加【2値分類モデル】

本記事の目的 本記事は、下記事項を目的としています。 目的 LightGBMで着順を予測し、100%を超える回収率を得る。 前回モデルの回収率 本ページでは、過去に作成した単勝予測モデルの改善方法を解説します...
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【スクレイピング】「Selenium」でnetkeibaから開催レースのURLを取得【地方競馬】

本記事の目的 目的 「開催レース一覧」から、地方競馬の開催レースのURL一覧を取得する 開催レース一覧【地方競馬】 ◆URL: 作業概要 本サイトでは、下記の手順で「netkeiba.com...
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【スクレイピング】学習データ(netkeibaから取得したレースデータ)を加工

本記事の目的 目的 機械学習で使用できるように、取得したレースデータを加工する 作業概要 本サイトでは、下記の手順で「netkeiba.com」からレースデータを取得します。 ①開催レースのURL一覧を取得...
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【スクレイピング】「Selenium」でnetkeibaから開催レースのURLを取得【中央競馬】

本記事の目的 目的 「開催レース一覧」から、中央競馬の開催レースのURL一覧を取得する 開催レース一覧【中央競馬】 ◆URL: 作業概要 本サイトでは、下記の手順で「netkeiba.com...
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【read_csv()】CSVファイルをPandasのデータフレームとして読み込む|競馬AI作成:④-2

本記事の目的 本記事は、下記事項を目的としています。 目的 CSVファイルをPandasのデータフレーム型変数として読み込む CSVファイルへの書き出し #ライブラリ import os import pan...
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