PC-KEIBA

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。

「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。

「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。

「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。