競馬AI 【競馬AI⑧】パラメーターチューニングでモデルの精度を向上させる
モデルの精度を上げるために今回はパラメーターチューニングを行います。パラメーターをチューニングすることで、モデルの性能を向上させたり、オーバーフィッティングを避けたり、計算効率を良くすることができます。ただパラメーターを見ても何が書いてある...
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競馬AI 【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AI 【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AI 【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AI 【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AI 【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
競馬予想AIの予想部分の紹介です。2023/6/25に実施された宝塚記念のレースデータを使用し実際に予想しています。かなり良い予想結果になっていると思います。
競馬AI 【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 【競馬AI②】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 【競馬AI①】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...
スクレイピング 超簡単！PythonでWebスクレイピングする方法について解説
Pythonで簡単にWebスクレイピングする方法について解説しています。ChatGPTも活用しながら爆速でのコーディングを実践してみました。参考になれば幸いです。