AI競馬 Borutaで競馬予想AIモデルをチューニング
特徴量選択は、機械学習において重要な前処理の一つです。データセットから最も重要な特徴量を選ぶことで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。ここでは、LightGBMでBorutaというライブラリを使用して特徴量選択を行う方法について解説します。
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データ分析 【穴党必見】波乱レースの条件をデータ分析！3連単の平均払戻金ランキング！
高額な払戻金を狙う際には、やみくもに狙うのではなく、どのような条件で発生しやすいかを調べて狙う方が効率的です。そこで、今回の取り組みではJRAのデータを対象に、3連単の平均配当を調和平均で比較し、波乱レースの条件をデータ分析しました。集計期間は2007年から2023年の17年間で、出走頭数も調和平均で集計しています。
YouTube 波乱レースに特化した競馬予想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...
AI競馬 波乱レースに特化した競馬予想AIの作り方
電気自動車の最大手である「テスラ」の車用AI(自動運転)の開発には、世界中を走行するテスラ車の膨大な運転映像が使われてます。そして、それを学習したAIが平均的なドライバー並みの運転にならないように、状況に上手に対応した例だけを学習に使ってるそうです。
YouTube コンピ指数でレースの波乱度を予測する
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...
YouTube PC-KEIBA Database ソフト紹介
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お知らせ 馬毎払戻過去走データ2024年05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 ソフト紹介
もう、Pythonのスクレイピングに時間を費やすのはやめませんか？「PC-KEIBA Database」を使えば、画面のボタン操作だけで様々なJRA公式データを簡単に取り込めます。競馬予想AIの開発を目指すなら、スクレイピングは非効率です。
お知らせ PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.0 を公開しました
PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.0 概要 コンピ指数のサイト仕様変更に対応 ※過去分について ■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
YouTube データベースの基礎知識
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