人工知能

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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 ...

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 ...

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前回線形サポートベクタマシン(LinearSVM)、非線形サポートベクタマシン(SVM)を利用したサッカー試合予測モデルを作ったが精度が良くなかったので改善策を考えたいと思う。

試み

SVMによる予測のSHAP値を計算し ...

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ドイツサッカーリーグ ブンデスリーガの勝敗予測をするために、線形サポートベクタマシン(LinearSVM)、k近傍法(KNN)、非線形サポートベクタマシン(SVM)を試した。
どの手法も予測精度がいまいちであったため、今回 ...

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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 ...

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ブンデスリーガの勝敗予測をするために、前回、前々回いろいろな手法を試したが良い結果は出なかった。
Scikitlearnのチートシートに従って、今回は別種類のSVMを試してみる。

SVM

前々回使ったLinear ...

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前回は線形SVMを使って、ブンデスリーガの勝敗予測を試みたが、良い結果が得られなかった。

なので今回はScikitlearnチートシートに従ってK近傍法を試してみる。

K近傍法とは

Wikipediaによると ...

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ドイツ プロサッカーリーグのブンデスリーガの勝敗予測を行ってみる。

データはFootball-Data.co.ukのデータを利用する。

各チームの勝敗予測を分類タスクととらえてSVMを利用して解く

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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 ...

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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 ...