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。
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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【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...
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お知らせ 馬毎払戻過去走データ2024年10月分を公開しました
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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
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PostgreSQL PostgreSQLのSELECT文で表示件数を指定する方法
このカテゴリーでは競馬予想プログラミング以外でも役に立つ、PostgreSQLの汎用的な技術について解説します。構文PostgreSQLのSELECT文では、表示する件数をLIMIT句で指定できます。例えば、上位5件だけを表示したい場合は、...
お知らせ PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.5 を公開しました
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