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。 2024/11/17 AI競馬
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。 2024/11/17 AI競馬
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(回帰分析) 「回帰分析」は数値を目的変数とする場合に使う方法です。競馬予想の場合、例えば走破タイムなど。ここに公開するPythonのソースコードは「予測誤差」と「決定係数」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。 2024/11/17 AI競馬
YouTube 学習データのノイズ除去と具体化・抽象化テクニック【②登録頭数】 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... 2024/11/12 YouTube
YouTube 学習データのノイズ除去と具体化・抽象化テクニック【①距離】 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... 2024/11/05 YouTube
お知らせ PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.8 を公開しました PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.8 概要「自動投票設定」画面でチェックボックスの選択が変更できないバグを修正※言語の仕様変更に対応■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 2024/11/04 お知らせ
お知らせ PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.7 を公開しました PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.7 概要Pythonデータ登録画面に「予測(予想)をスキップしてデータ登録から再開」を追加■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 2024/11/04 お知らせ
お知らせ PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.6 を公開しました PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.6 概要「Pythonデータ登録」画面で、NAS上のファイル操作に対応■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 2024/11/03 お知らせ
YouTube 【トータル期待値】2024年11月・高度なデータ分析で探る「お買い得」な馬は? 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... 2024/10/29 YouTube