フォーラムへの返信
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kasiwareisoru2000様
ご質問ありがとうございます。
管理人＠PC-KEIBAです。質問内容を確認させていただきます。
> 手動で馬券を購入していたのですが、手動で投票したレースは投票済みと判断されて自動投票は実行されないのでしょうか？
「手動で」というのは、ウェブブラウザを使ってIPATの画面から馬券を購入したという意味でしょうか？
satorukibi様
環境はAnacondaとか、列名を書き換えましたとか、記事に書いてないことはヤメてください。当方で作成したいくつかの説明変数を加えて、とかもダメです。
自己解決できないのに、なぜそんなことするんですか？最初に、ソースコードのダウンロードをやり直し、サンプルのSQLをそのまま使って、lambdarank_train.csvを作成してください。
記事の手順に従って、コマンドを一つずつ実行してください。その結果がどうなるか報告してください。
お忙しいところ回答ありがとうございます。
ご回答いただきましたように、
そちらの解説の中で設定された目的変数と同じカラムを’target’という名前にして、
さらに、レースIDを’queri_id’と名前を変更し、
当方で作成したいくつかの説明変数を加えて
そのCSVをlambdarank_train.csvとして作成します。これと、そちらからダウンロードしたlambdarank_train.pyの2つを
C:ドライブ直下のpckeibaというフォルダに入れ、cd C:\pckeiba
python lambdarank_train.pyというコマンドを一つずつ実行します。
これでいいのではないかと思ったのですが、
Python
と表示されるだけで、学習が始まりません。ご面倒をおかけいたしますが
何が悪いのか教えていただけるとありがたいです。
よろしくお願いいたします。satorukibi様
ご質問ありがとうございます。
管理人＠PC-KEIBAです。お問い合わせの件について回答させていただきます。
> ‘target’を’nyusen_juni’,’query_id’を’race_id’と書き換えました。
書き換えずに実行してください。
また、今後は記事の内容をしっかり確認した上で質問いただけると幸いです。kasiwareisoru2000様
ご報告いただき、ありがとうございます。
無事に解決されたとのことで安心しました。また何かご不明点やご質問がございましたら、どうぞご遠慮なくお問い合わせください。
これにて本件はクローズとさせていただきます。kasiwareisoru2000様
ご質問ありがとうございます。
管理人＠PC-KEIBAです。他のユーザー様からは同じ報告はありません。
私のアカウントにも異常は見受けられません。システム側か？ユーザー側の問題か？
原因不明のため、もうしばらく状況を観察させていただければと思います。最近、ウェブブラウザの設定を変更されたりしましたか？
無事に解決されたとのことで安心しました。
提供した情報がお役立ちいただけたようで、私も嬉しく思います。また何かご不明点やご質問がございましたら、どうぞご遠慮なくお問い合わせください。
これにて本件はクローズとさせていただきます。※トピックのタイトルを変更させていただきました。
修正前：機械学習のさせ方について
修正後：個別のレースごとに機械学習する方法管理人様
返信ありがとうございます。お忙しいところ恐縮至極です。
なるほど、ランキング学習がそれにあたるのですね。
最初にランキング学習のところを読んで、次に他のところを読んだので、？という感じになっていました。
この場合、group = df[‘query_id’].value_counts()
とする指定がキモになるわけですね。
非才につき、どこまでついていけるかわかりませんが、今回は大変勉強になりました。
また質問させていただくことがあるかと思います。
今後ともよろしくお願い申し上げます。satorukibi様
ご質問ありがとうございます。
管理人＠PC-KEIBAです。お問い合わせの件について回答させていただきます。
機械学習において、個々の問題やタスクに対してどのように学習させるかは、問題の性質や目標に依存します。■1. 個別のレースごとに学習する方法
1つ1つのレースを個別に学習する方法も可能です。
これは、当サイト内の「LightGBMによるAI競馬予想(ランキング学習)」のページを参考にしてください。
この方法では、各レースに関する相対的なデータを収集し、そのデータを使って個別のモデルをトレーニングすることができます。■2. 複数のレースをまとめて学習する方法
一方で、多くの機械学習アプローチは、多くのデータから一般的なパターンを捉えることを重視します。
複数のレースのデータを結合して、それらをまとめて学習させることも一般的です。
これにより、一般的な傾向やパフォーマンス指標を理解するのに役立ちます。
ただし、個別のレースごとの特定の要因を逃す可能性があるため、精度は向上するかもしれません。■総括
どちらの方法を選ぶかは、目標と利用可能なデータに依存します。
個別のレースごとに学習させる場合は、そのデータを収集し、タスクに合ったモデルをトレーニングできます。
状況によっては、個別のレースごとに学習と複数のレースを組み合わせた学習のハイブリッドアプローチを使用することもあります。
最終的に、試行錯誤とデータに基づいたアプローチを採用することが重要です。何か他に質問があれば、お気軽にお知らせください。
もしも解決されたら、ご返信いただけますと幸いです。kinoshita様
ご質問ありがとうございます。
管理人＠PC-KEIBAです。お問い合わせの件について回答させていただきます。
> 提案ですが、紛らわしいprocedure名を統一されてはいかがでしょうか。
統一は行いません。テーブルの項目名は今さら変更できませんが、変更可能な名前については、正しいローマ字に修正する方針をとっています。
> これはプログラムのバクでしょう。
これはプログラムのバグではなく、本番でも同じ仕様です。
また何かご不明点やご質問がございましたら、どうぞご遠慮なくお問い合わせください。
これにて本件はクローズとさせていただきます。※トピックのタイトルを変更させていただきました。
修正前：自動投票（テスト）なのに「残高不足」が表示される
修正後：自動投票(テスト)で残高不足が表示されるIKEMOTO様
お問い合わせいただいた内容について、以下の通り回答いたします。
> ただ、データを取得するタイミングで減ったり増えたりするのは気にはなりますが、そういう仕様なんでしょうか？
セットアップデータは毎月更新されており、そのためタイミングによって変動します。
ただし、「通所データ登録」を行うことで、データは同じ状態になります。> 最後に下記操作を行うと、データがすべて洗い替えされるのか、だけ教えてください。
この操作によってデータは洗い替えられることはありません。
セットアップデータとキーが重複する場合、そのレコードは上書きされます。
一方、重複しないキーについては新規登録となります。もし他に質問があれば、お気軽にお知らせください。
IKEMOTO様
以下のマニュアルを参考に、再度フルセットアップを実行していただけますでしょうか？
※drop等は不要です。■セットアップデータを登録する
https://pc-keiba.com/wp/setup-data/現在、こちらの開発機のデータベース（jvd_se）には2676380件のレコードが存在しています。正常に設定が完了すると、この数と一致するはずです。
ご返信ありがとうございます。
PC1 2671140→移行前
PC2 2671407→移行後
で合ってますか？
上記で合ってるなら問題ないと思います。逆で移行後のデータ数が少ないなら問題ですが。
提供データ仕様変更後にしか含まれないデータも存在するようです。なお、UmaConnは無関係です。
何か他に質問があれば、お気軽にお知らせください。