YouTube 競馬予想AIの作り方
競馬予想プログラミングPC-KEIBAの公式チャンネルです。「PC-KEIBA Database」を使ったデータ分析や、競馬予想AIの作り方などを紹介しています。競馬データ分析の新たな世界を一緒に楽しみましょう！皆様のフォローをお待ちしてい...
管理人＠PC-KEIBA
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お知らせ PC-KEIBA Database Ver.5.0.6.8 を公開しました
PC-KEIBA Database Ver.5.0.6.8 概要「Pythonデータ登録」画面で、多クラス分類が選択された場合に、注意を促すメッセージを追記■新規インストールの方はこちら■アップデートの方はこちら
お知らせ 馬毎払戻過去走データ2024年03月分を公開しました
■馬毎払戻過去走データの使い方はこちら
お知らせ 馬毎払戻過去走データ2024年02月分を公開しました
■馬毎払戻過去走データの使い方はこちら
お知らせ PC-KEIBA Database Ver.5.0.6.7 を公開しました
PC-KEIBA Database Ver.5.0.6.7 概要「レース集計」画面で小数点を含む項目が期待通り集計できないバグを修正■新規インストールの方はこちら■アップデートの方はこちら
AI競馬 機械学習モデル開発の具体例(レースIDによる学習)
今回はレースの波乱度を予測する機械学習モデルを開発してみます。具体的には、LightGBMを用いて、コンピ指数1位馬が3着以内に入るかどうかを予測します。出馬表確定時点で予測を行うことで、競馬予想に役立てることを目的としています。コンピ指数は、日刊スポーツが独自に算出した馬の能力指数です。
お知らせ 馬毎払戻過去走データ2024年01月分を公開しました
■馬毎払戻過去走データの使い方はこちら
お知らせ PC-KEIBA Database Ver.5.0.6.6 を公開しました
PC-KEIBA Database Ver.5.0.6.6 概要学習データCSV出力画面を追加学習データCSV出力画面の使い方は、以下の記事を参考にしてください。■学習データCSVを出力する■新規インストールの方はこちら■アップデートの方は...
マニュアル 学習データCSVを出力する
「学習データCSV出力」画面の使い方を説明します。CSV出力は「pgAdmin」や「A5:SQL Mk-2」でもできますが、この画面を作った目的は、次の2つです。Pythonの学習用ソースコードが、そのまま読めるCSV形式で出力するため「p...
お知らせ 馬毎払戻過去走データ2023年12月分を公開しました
■馬毎払戻過去走データの使い方はこちら