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ソフトを使う準備

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...
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SELECT文の基本

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馬毎払戻過去走データ2024年04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
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競馬予想AIの作り方

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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
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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
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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
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YouTubeチャンネルと公式Twitterを開設しました

競馬予想プログラミングPC-KEIBAのYouTubeチャンネルと、公式Twitterを開設しました。最新情報や管理人のつぶやきなど、幅広いコンテンツをお届けします。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...
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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。