Python,データ分析

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目的

前回 Scrapyチュートリアルを試してみたので、今回はnetkeiba.comから競馬予測家の予想コメントを集めてみようと思う。

netkeiba.comのデータ構造の確認

Scrapy shellでnetkeiba. ...

Python,データ分析

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目的

前回のモデルはスピード指数があまり予想に生かされていない感じであった。
これは訓練データ中の新馬戦の割合が多いためであると思う。
新馬戦では過去の戦績はないため、そのレースでの馬体重、斤量などがモデルで重要視されて ...

競馬予想

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2回 中山 1日目 7R

セイルオンセイラーは近走のスピード指数が良く予測1着、スズカコテキタイもスピード指数が良く、上り指数もよいので2着、ハナキリは1つ前のレースが芝レースでスピード指数も思わしくないが他近走のスピード指数は申し分な ...

Python,データ分析

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前回予測したレース結果を振り返り、次のモデルの改善点を洗い出した。

5走に満たない馬のデータ考慮
休養期間がある馬のデータ考慮

これらのデータを訓練データに追加したモデルを作成したので、前回のモデルと比べて ...

Python,データ分析

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以前過去レース4を参照する予測モデルを作成した。

今回は過去レースのスピード指数を算出して、それをモデルの特徴量に加えることで予測精度を高めてみる。

スピード指数とは

Wikipediaによると、「全ての馬が ...

データ分析

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前回予測した1/23中山レースの結果を振り返りながら、予測モデルの課題と改善方針を考える。

予測結果

これは第1レースの予測と実際のタイムである。

予測下位層の馬が実際は入賞している。
タイムも1.3 ...

データ分析

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以前作った競馬レースタイム予測モデルを試してみる。

予測対象は2022年1月23日 中山のレースとする。

まずは第1レースの予測をしてみる。

第1レース予測結果着順枠番馬番馬名予想タイム124トーアコ ...

Python,データ分析

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前回、単勝を予測するためにタイムを予測するモデルを作成した。
今回はこのモデルを改善する。

アプローチ

今回は過去4レースの成績を特徴量として追加する。

競馬データは、Kaggleで公開されているデー ...

データ分析

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前回、単勝を予測するためにタイムを予測するモデルを作成した。
今回はこのモデルを改善する。

アプローチ

前回は特徴量として、’枠番’, ‘馬番’, ‘馬 ...

データ分析

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目的

単勝を予測するために、タイムを予測するモデルを作成する

アプローチ

特徴量として、’枠番’, ‘馬番’, ‘馬齢’, ‘斤量’ ...