YouTube 学習データのノイズ除去と具体化・抽象化テクニック【⑤競走種別】
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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お知らせ PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.9 を公開しました
PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.9 概要汎用ライブラリ群を最新版にアップデート■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11月分を公開しました
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YouTube 学習データのノイズ除去と具体化・抽象化テクニック【④競走条件】
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YouTube 【トータル期待値】2024年12月・高度なデータ分析で探る「お買い得」な馬は？
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トータル期待値 【トータル期待値】2024年12月・高度なデータ分析で探る「お買い得」な馬は？
この記事は、YouTubeでもご覧いただけます。映像とナレーションで内容がよりわかりやすく解説されているので、ぜひ以下のリンクからご覧ください。■【トータル期待値】2024年12月・高度なデータ分析で探る「お買い得」な馬は？トータル期待値と...
YouTube 学習データのノイズ除去と具体化・抽象化テクニック【③馬場状態】
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 Kerasで実現するディープラーニングによるAI競馬予想(準備編)
当サイトの「AI競馬」の記事と「PC-KEIBA Database」があれば、競馬予想AIは簡単に作れます。必要なのは、CSV形式の学習データを用意することだけです。最終的には、それらを自分のニーズに合わせてカスタマイズし、最強の競馬予想AIを完成させてください。
AI競馬 Kerasで実現するディープラーニングによるAI競馬予想(二値分類)
「二値分類」は目的変数を0か1の二値に分類する方法です。ここに公開するPythonのソースコードは「正解率・適合率・再現率・F値・AUC」の評価指標を計算する機能を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。
AI競馬 Kerasで実現するディープラーニングによるAI競馬予想(多クラス分類)
「多クラス分類」は目的変数を多クラスに分類する方法です。「二値分類」の三値以上版みたいなイメージ。ここに公開するPythonのソースコードは「正解率・適合率・再現率・F値」の評価指標を計算する機能を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。