2026/05/17

第21回ヴィクトリアマイル

昨日からちょっとまたガッツリとコーディングしてたので予想の時間とか全く取れてない。でもまあ、GIなので参加しなきゃって事で^^; 今回はたった今終わった相対タイムの24時間学習にマル乗りで行きます。\(R^{2}\)値は0.2746です。

随分と堅い予想ですが^^;

まあ、軽く乗ってます(笑)

で、そのモデルの検証ですが、

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 24.75%
(77.99%)
24.57%
(74.42%)
24.85%
(81.08%)
25.83%
(85.67%)
37.90%
(88.40%)
26.45%
(76.87%)
22.99%
(77.42%)
53.95%
(75.42%)
複勝 56.03%
(83.79%)
56.07%
(82.63%)
55.77%
(84.60%)
59.17%
(89.08%)
69.41%
(90.73%)
60.32%
(81.30%)
53.40%
(84.00%)
87.38%
(81.44%)
枠連 14.21%
(79.98%)
13.91%
(79.38%)
13.98%
(78.06%)
22.22%
(119.09%)
--
(--)
15.70%
(69.69%)
12.81%
(78.34%)
28.59%
(78.06%)
馬連 11.23%
(70.86%)
11.60%
(75.87%)
10.69%
(66.00%)
13.33%
(67.00%)
26.48%
(101.74%)
12.11%
(58.83%)
9.56%
(72.08%)
23.36%
(69.92%)
ワイド 24.66%
(78.37%)
25.22%
(76.59%)
24.06%
(81.29%)
25.00%
(63.33%)
51.60%
(92.47%)
28.43%
(75.03%)
20.97%
(78.21%)
45.76%
(79.24%)
馬単 5.88%
(64.18%)
6.04%
(65.03%)
5.77%
(64.64%)
5.00%
(45.83%)
15.07%
(85.84%)
6.06%
(54.81%)
4.99%
(65.34%)
23.36%
(68.12%)
三連複 6.45%
(84.95%)
7.52%
(77.78%)
5.47%
(95.95%)
5.00%
(34.92%)
20.55%
(102.92%)
8.16%
(74.88%)
4.61%
(86.68%)
15.60%
(70.57%)
三連単 1.51%
(56.48%)
1.95%
(51.64%)
1.15%
(65.57%)
0.00%
(0.00%)
6.39%
(115.80%)
1.48%
(38.54%)
1.07%
(57.11%)
15.60%
(64.34%)
総合 57.19%
(74.50%)
57.25%
(72.78%)
56.80%
(77.14%)
61.67%
(61.86%)
73.52%
(96.84%)
61.56%
(66.24%)
54.26%
(74.90%)
87.64%
(69.04%)

まあ、まだまだ精度上げなきゃならないですが、1点買いの総合で74.5%の回収率は普通? 控除率的に買い続けるとこの辺りに収まるんでしたっけ? ちょっと検証方法の工夫も今後必要になるとは思ってるんですが、走破タイムの時にはあえて新馬戦とその他を分けました。相対タイムの学習では全てのレースを対象にしてますので、検証も全てのレースです。新馬戦込みでの検証なので、ちょっと新馬戦とそれ以外の検証も気になるんですよね。

ただ、今やっている作業はちょっと反れてます(笑)

追記 2026.5.17 22:02
一旦コーディングは休憩して、まあ、今度はAutoMLで6時間×10回スタート。まず初回は\(R^{2}\)値が0.2520で

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 25.18%
(75.15%)
23.92%
(69.37%)
26.37%
(80.95%)
26.67%
(76.83%)
36.53%
(83.65%)
26.95%
(74.68%)
23.57%
(74.54%)
56.15%
(77.15%)
複勝 56.82%
(82.65%)
56.36%
(82.42%)
56.99%
(82.96%)
60.83%
(81.75%)
69.41%
(86.89%)
61.80%
(83.67%)
54.02%
(81.93%)
89.23%
(81.34%)
枠連 14.28%
(79.06%)
13.98%
(79.98%)
14.17%
(78.07%)
20.20%
(81.72%)
--
(--)
16.93%
(72.58%)
12.48%
(76.20%)
30.14%
(78.80%)
馬連 11.49%
(75.33%)
11.25%
(69.53%)
11.36%
(81.16%)
16.67%
(77.00%)
26.48%
(84.20%)
14.59%
(78.01%)
9.11%
(73.63%)
24.80%
(73.52%)
ワイド 25.33%
(77.81%)
25.52%
(74.35%)
24.97%
(81.56%)
27.50%
(75.17%)
52.51%
(96.48%)
31.77%
(81.58%)
20.73%
(74.87%)
47.06%
(74.62%)
馬単 6.19%
(75.21%)
5.62%
(65.50%)
6.56%
(85.42%)
9.17%
(71.83%)
15.07%
(75.16%)
7.29%
(73.79%)
5.03%
(75.69%)
24.80%
(71.63%)
三連複 6.19%
(66.12%)
7.16%
(62.79%)
5.29%
(71.14%)
5.00%
(44.00%)
19.63%
(89.22%)
8.16%
(59.04%)
4.33%
(66.39%)
16.24%
(66.99%)
三連単 1.30%
(56.07%)
1.66%
(55.06%)
0.97%
(59.70%)
0.83%
(20.50%)
3.65%
(43.52%)
1.98%
(58.13%)
0.87%
(56.51%)
16.24%
(65.29%)
総合 58.00%
(73.35%)
57.73%
(69.66%)
58.02%
(77.62%)
61.67%
(65.75%)
74.43%
(79.88%)
62.30%
(72.69%)
55.09%
(72.47%)
89.49%
(69.73%)

と、相変わらずModel Builderよりも\(R^{2}\)値は低いものの的中率は高い感じなんですよね。ただ、多分三連系が若干劣るのかなぁ。これ、12時間で行くか迷ったんだけど、まあ、小刻みにまずは回して当たりが出るか確認です。

2026/05/16

Microsoft Rewards 29回目

前回4月2日からなので45日目ですが、これ、実は確か今週月曜日辺りに既に交換可能だったれど、ドタバタとしてて申請出来ずに本日しました。また、amazonギフト600円分にしましたが、本日定期購入してる商品が自宅に届いてないのに配送完了メール。そもそも置配は許可してない、いや、別に嫌がらせとかではなく単に食品なんで特にこれからの季節は炎天下の放置をしたくないので手渡しにしてます。で、そのはずが配送完了メールには写真が! しかもうちの玄関じゃないorz 配送業者の人、amazonに限らずなんですが、大変だと思います。間違いもあるでしょうけど、amazonの配送は昔はヤマトや諸々の業者だったのが最近は自社(?)の配送みたいで、悪い人って事ではないのですが、毎回違う人だったりするので、当然土地勘的なものも微妙なので更に間違う可能性もあるのかな^^;

amazonには結構お世話になってるので頑張って欲しいけど、アマプラにしても広告とかもうね、まあ、料金値上げよりは選択肢を残してるのは良いのかもですが、テレビCMじゃないんだから映画の合間とかは本当にやめて欲しい。視聴前に一気に見せてくれた方が助かる。なので、ここもう数か月、アマプラ観る時間はほぼ無くなった。好きな映画見れないのは残念だけど、その代わりにDMM TVとLeminoでアニメ三昧。

話反れたけど、なんにしても今回もamazonギフトに交換で、今日もめげずに新たな商品発注してます。

AIに踊らされてる

自分のネタ的には既に底ついてる気もするので、AIを頼りにさらなる精度を求めて次の特徴量として系統を追加。AutoMLとModel Builderで学習を進めるんですが、AutoMLはまず1時間テスト学習して、Model Builderは2時間テスト学習。そのModel Builderの2時間で\(R^{2}\)値が0.2599と時間的には良い感じだったので検証すると

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 24.40%
(76.27%)
25.22%
(76.76%)
23.63%
(74.59%)
23.33%
(92.50%)
37.90%
(84.34%)
27.32%
(80.43%)
22.21%
(74.16%)
53.75%
(79.06%)
複勝 55.46%
(82.89%)
56.48%
(83.13%)
54.07%
(81.70%)
60.00%
(95.75%)
70.78%
(91.28%)
60.69%
(82.62%)
52.33%
(82.22%)
87.90%
(84.00%)
枠連 13.08%
(71.52%)
13.34%
(76.59%)
12.52%
(66.10%)
18.18%
(85.66%)
--
(--)
14.83%
(70.28%)
11.66%
(67.40%)
28.03%
(74.01%)
馬連 10.59%
(68.07%)
11.37%
(75.86%)
9.66%
(57.57%)
12.50%
(102.42%)
26.48%
(100.18%)
12.61%
(78.81%)
8.49%
(61.59%)
23.01%
(71.67%)
ワイド 23.76%
(77.24%)
24.75%
(78.44%)
22.54%
(74.51%)
26.67%
(97.67%)
47.95%
(86.03%)
28.80%
(78.78%)
19.90%
(75.93%)
45.82%
(83.06%)
馬単 5.24%
(55.46%)
5.62%
(56.70%)
4.80%
(49.62%)
5.83%
(118.17%)
15.07%
(90.32%)
6.43%
(78.95%)
3.96%
(44.49%)
23.01%
(68.69%)
三連複 5.99%
(77.14%)
7.40%
(88.80%)
4.43%
(67.37%)
7.50%
(47.00%)
18.72%
(79.77%)
7.79%
(65.20%)
4.24%
(80.88%)
15.72%
(81.14%)
三連単 1.19%
(71.55%)
1.54%
(107.19%)
0.85%
(37.09%)
0.83%
(42.67%)
5.48%
(85.66%)
1.24%
(50.89%)
0.78%
(77.17%)
15.72%
(75.43%)
総合 56.56%
(72.53%)
57.55%
(80.52%)
55.10%
(63.56%)
62.50%
(85.22%)
75.80%
(88.23%)
61.31%
(73.25%)
53.23%
(70.48%)
88.08%
(75.99%)

期待以上に良い感じ。今はAutoMLの6時間してて、その後にModel Builderの24時間と行く予定なんですが、2つ同時にやるとどうしても弊害が気になるので試せない。その昔ならPCを数台とか持ってた事もありましたが...地道に進めます。

2026/05/13

AutoML vs Model Builder

今回の特徴量追加はAutoMLには裏目。一応Model Builderではどうか確認するのに24時間学習させると\(R^{2}\)値0.2611でした。

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 22.63%
(77.22%)
21.73%
(78.32%)
23.69%
(77.72%)
20.83%
(54.83%)
29.22%
(79.27%)
24.35%
(75.32%)
21.47%
(77.67%)
51.00%
(77.01%)
複勝 53.20%
(84.49%)
53.05%
(85.08%)
53.22%
(84.25%)
55.00%
(79.50%)
63.47%
(85.66%)
57.85%
(86.56%)
50.72%
(83.69%)
86.54%
(81.73%)
枠連 12.04%
(78.19%)
11.57%
(78.42%)
12.20%
(78.81%)
16.16%
(65.05%)
--
(--)
13.84%
(64.89%)
10.67%
(77.66%)
25.96%
(76.04%)
馬連 8.71%
(67.97%)
8.76%
(76.81%)
8.57%
(60.34%)
10.00%
(48.17%)
18.26%
(57.40%)
9.89%
(59.05%)
7.46%
(71.90%)
20.00%
(67.85%)
ワイド 21.88%
(81.40%)
23.33%
(86.86%)
19.99%
(74.29%)
27.50%
(102.00%)
42.92%
(80.96%)
25.71%
(78.60%)
18.71%
(82.37%)
42.14%
(77.62%)
馬単 4.08%
(51.28%)
3.67%
(58.30%)
4.43%
(45.53%)
5.00%
(31.17%)
6.85%
(30.37%)
4.70%
(56.14%)
3.63%
(51.54%)
20.00%
(65.73%)
三連複 5.33%
(63.70%)
6.16%
(62.67%)
4.31%
(59.30%)
7.50%
(138.42%)
16.89%
(88.86%)
7.66%
(75.53%)
3.50%
(57.48%)
14.62%
(74.20%)
三連単 1.13%
(45.31%)
1.01%
(53.37%)
1.22%
(38.48%)
1.67%
(25.58%)
1.37%
(14.75%)
2.10%
(54.98%)
0.78%
(44.84%)
14.62%
(73.77%)
総合 54.62%
(68.56%)
54.23%
(72.35%)
54.86%
(64.76%)
56.67%
(68.16%)
68.04%
(62.47%)
59.21%
(68.88%)
51.87%
(68.39%)
86.92%
(73.49%)

取敢えず、1回目なので、更に何度かやる必要はありそうだなぁ。AutoMLの的中率を超えるものが欲しいんだよね。

追記 2026.5.15 22:55
2回目は\(R^{2}\)値0.2645で

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 22.98%
(82.52%)
21.79%
(76.77%)
24.36%
(90.25%)
20.83%
(57.25%)
31.96%
(86.53%)
24.10%
(82.19%)
21.80%
(82.26%)
51.03%
(77.03%)
複勝 53.55%
(85.48%)
52.99%
(82.77%)
53.65%
(88.22%)
60.00%
(86.17%)
66.21%
(88.90%)
58.96%
(88.59%)
50.60%
(84.14%)
87.21%
(82.16%)
枠連 12.39%
(78.07%)
11.07%
(76.34%)
13.28%
(79.45%)
17.17%
(80.61%)
--
(--)
14.96%
(71.69%)
10.75%
(75.24%)
25.76%
(73.80%)
馬連 8.94%
(60.96%)
8.11%
(56.09%)
9.66%
(67.39%)
10.83%
(41.33%)
19.18%
(58.40%)
11.25%
(70.11%)
7.25%
(58.14%)
20.09%
(64.42%)
ワイド 21.71%
(77.89%)
22.50%
(75.54%)
20.60%
(79.03%)
25.83%
(95.50%)
45.66%
(87.08%)
27.56%
(85.97%)
17.59%
(74.37%)
42.08%
(75.40%)
馬単 4.17%
(50.91%)
3.32%
(40.86%)
5.16%
(63.57%)
2.50%
(18.83%)
6.39%
(23.20%)
4.82%
(61.68%)
3.75%
(49.83%)
20.09%
(63.08%)
三連複 5.41%
(62.86%)
6.28%
(67.95%)
4.43%
(53.72%)
6.67%
(116.58%)
17.81%
(90.68%)
8.16%
(84.77%)
3.38%
(53.04%)
14.56%
(67.32%)
三連単 0.96%
(36.72%)
0.89%
(33.45%)
1.09%
(42.76%)
0.00%
(0.00%)
1.83%
(32.47%)
1.36%
(43.03%)
0.74%
(35.01%)
14.56%
(61.27%)
総合 54.96%
(66.77%)
54.65%
(63.45%)
54.80%
(70.50%)
61.67%
(61.62%)
72.15%
(66.75%)
59.95%
(73.50%)
51.75%
(64.00%)
87.50%
(65.97%)

多少マシって程度ですが、あまり良いとは言い難い結果ですね。まあ、既に新たな特徴量追加してるので、これはここまでです。

2026/05/10

第31回NHKマイルカップ

相対タイムのモデル学習に苦戦中です。だからってか、まあ、いつも通りに独自に。

穴予想は変わらないけど、これ、実はこのレース的には過去に三連単二百万馬券が出てるって表示になってるので無茶ではない(笑)

そろそろ当てたい。

下村工業 SFK-04 パン切ナイフ

ホームベーカリー購入して早半年が過ぎました。ここまで色々焼いてみてます。しかし、当初は焼きたてを切るのが大変で、パン切ガイドなるものの存在を知るも、パン切包丁はその昔に結婚時に実家にあったものを母がくれたやつを長年当たり前にってか、まあ、ホームベーカリー購入前は、子供たちがまだ小さくて誕生日ケーキやクリスマスケーキを切る時の位しか使わずにいました。

パン切ガイド使っても切るのは簡単ではなかったんですが、ふと、これ、切れ味悪いから切るのが大変なのではって事でamazonで検索。まあ、価格的にも色々とあるけどコスパ的に選んだのが今回の製品です。

SFK-04 パン切ナイフ 215mm 日本製


確かに格段に切れ味が違う。ただ、やはり最後の両方が薄い状態になる時には力を入れるとパンがつぶれる感じで加減が大変です。しかし、これ、これまでのだとつぶすだけで切る事は出来なかったので良かった。

まあ、そもそも、このホームベーカリー関連は全てポイントで済ませてるので今回のもAmazonギフトの残りを使って出費もしてないので。

2026/05/05

ノイズはノイズ

ノイズを削るって話と、精度を上げるって話。そんな中でちょっとJRA-VANの闇というか、まあ、時代の仕業なんだけど、そんなのを目の当たりにしてちょっと余分な時間を掛けてしまった。もうあまり気が進まない特徴量の追加なんですが、そろそろ今回を一旦区切りとしてってか、そもそもGWが本日までなので、朝から晩までコーディングな生活は終わりです。

まあ、そんなギリギリのGW最終日に新たな特徴量追加してCSV出力、まずはAutoMLで6時間学習して得た\(R^{2}\)値は0.2543で、

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 26.11%
(78.16%)
24.99%
(76.18%)
26.97%
(79.00%)
30.00%
(94.58%)
34.70%
(79.73%)
28.06%
(77.38%)
24.68%
(78.28%)
55.66%
(76.40%)
複勝 58.12%
(83.90%)
57.67%
(83.90%)
57.90%
(82.89%)
67.50%
(97.75%)
70.78%
(90.82%)
63.29%
(84.97%)
55.25%
(82.92%)
88.57%
(81.08%)
枠連 14.05%
(74.37%)
12.85%
(73.46%)
14.42%
(72.90%)
25.25%
(110.81%)
--
(--)
16.44%
(76.71%)
12.36%
(68.88%)
30.14%
(77.34%)
馬連 11.00%
(68.10%)
10.18%
(62.04%)
11.42%
(73.83%)
16.67%
(74.92%)
22.83%
(72.51%)
13.23%
(69.79%)
9.19%
(67.14%)
23.88%
(68.25%)
ワイド 25.33%
(78.87%)
25.10%
(75.91%)
25.15%
(81.42%)
30.83%
(85.67%)
45.21%
(83.20%)
30.04%
(77.53%)
21.96%
(78.93%)
46.80%
(76.69%)
馬単 6.11%
(68.47%)
5.39%
(59.09%)
6.50%
(76.47%)
10.83%
(90.67%)
10.96%
(72.37%)
7.05%
(69.59%)
5.36%
(67.74%)
23.88%
(65.52%)
三連複 6.22%
(72.57%)
7.10%
(76.59%)
5.47%
(70.10%)
4.17%
(49.92%)
16.44%
(71.42%)
8.28%
(75.13%)
4.61%
(71.83%)
16.58%
(68.21%)
三連単 1.74%
(95.18%)
1.95%
(116.29%)
1.58%
(78.37%)
0.83%
(28.75%)
4.11%
(160.68%)
2.60%
(120.27%)
1.24%
(80.91%)
16.58%
(65.00%)
総合 59.28%
(77.50%)
58.97%
(78.03%)
58.87%
(76.89%)
69.17%
(78.42%)
74.89%
(90.10%)
64.40%
(81.42%)
56.16%
(74.58%)
88.86%
(68.59%)

昨年を検証してみるとかなり頑張ってはいるんですが、もう一つ上に行ききれない。今はModel Builderで24時間学習させてるので、明日仕事終わった後の結果待ちです。

追記 2026.5.6 20:02
Model Builderの24時間学習で得たのは\(R^{2}\)値0.2651で、

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 23.13%
(80.47%)
22.20%
(75.14%)
24.18%
(86.76%)
21.67%
(69.33%)
31.51%
(80.50%)
25.46%
(90.14%)
21.59%
(77.25%)
51.61%
(75.55%)
複勝 54.15%
(86.83%)
54.35%
(86.29%)
53.58%
(87.33%)
59.17%
(87.50%)
68.04%
(90.91%)
60.07%
(92.22%)
50.93%
(84.66%)
87.26%
(81.26%)
枠連 12.30%
(75.10%)
11.50%
(70.97%)
12.45%
(75.77%)
21.21%
(123.33%)
--
(--)
13.97%
(70.52%)
10.96%
(71.86%)
26.64%
(79.08%)
馬連 9.09%
(61.55%)
8.29%
(53.17%)
9.54%
(67.01%)
14.17%
(104.67%)
16.89%
(56.12%)
10.75%
(62.56%)
7.83%
(61.71%)
20.69%
(69.63%)
ワイド 22.17%
(80.09%)
22.20%
(74.79%)
21.63%
(84.06%)
29.17%
(100.17%)
41.55%
(80.55%)
27.19%
(82.01%)
18.75%
(79.41%)
42.00%
(76.43%)
馬単 4.37%
(53.58%)
3.67%
(41.27%)
5.04%
(60.76%)
5.00%
(128.42%)
6.85%
(37.53%)
4.94%
(61.03%)
3.96%
(52.55%)
20.69%
(67.70%)
三連複 5.56%
(67.63%)
6.57%
(71.80%)
4.50%
(56.82%)
5.83%
(157.25%)
18.26%
(97.03%)
7.79%
(86.60%)
3.67%
(58.65%)
14.65%
(63.61%)
三連単 1.10%
(75.90%)
1.07%
(56.85%)
1.15%
(53.07%)
0.83%
(657.25%)
2.28%
(34.61%)
1.48%
(146.45%)
0.87%
(56.11%)
14.65%
(60.59%)
総合 55.22%
(72.61%)
55.60%
(66.19%)
54.43%
(71.42%)
60.83%
(179.72%)
73.06%
(68.18%)
60.82%
(86.44%)
51.75%
(67.78%)
87.55%
(66.42%)

という感じ。妙に障害が得意?(笑)

追記 2026.5.8 18:47
過去走には1~4コーナーの順位を入れてます。Copilot曰く、これもノイズなので例えば3コーナーのみとか、4コーナーのみを試してみてって事で、AutoMLで4コーナーのみを試すと\(R^{2}\)値が0.2604とかで最高値になるもモデルファイルが86.3MBでロード時にエラーになる使えない奴だったけど、Model Builderで同様の学習させるとこちらは逆に\(R^{2}\)値が0.2589と落ち込んで

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 24.11%
(82.15%)
22.32%
(75.90%)
26.00%
(89.96%)
23.33%
(62.92%)
33.79%
(90.41%)
25.96%
(85.78%)
22.62%
(80.19%)
52.56%
(77.37%)
複勝 55.14%
(85.97%)
54.77%
(85.35%)
55.22%
(86.76%)
59.17%
(84.00%)
67.12%
(89.45%)
60.82%
(90.23%)
52.16%
(84.24%)
87.15%
(82.44%)
枠連 12.26%
(71.10%)
11.07%
(68.42%)
12.90%
(72.69%)
19.19%
(84.04%)
--
(--)
14.09%
(64.03%)
10.88%
(68.95%)
26.74%
(73.56%)
馬連 9.46%
(59.30%)
8.70%
(57.16%)
9.84%
(60.47%)
15.00%
(73.50%)
21.46%
(70.41%)
11.12%
(57.70%)
7.83%
(58.83%)
21.13%
(66.52%)
ワイド 22.95%
(81.59%)
23.62%
(82.99%)
21.93%
(79.90%)
27.50%
(85.17%)
46.58%
(88.81%)
27.56%
(78.41%)
19.28%
(82.00%)
43.79%
(81.04%)
馬単 4.52%
(49.22%)
3.43%
(38.52%)
5.53%
(60.40%)
5.83%
(46.58%)
9.13%
(54.11%)
4.82%
(50.48%)
4.00%
(48.36%)
21.13%
(64.34%)
三連複 6.05%
(70.07%)
6.63%
(57.52%)
5.41%
(74.63%)
6.67%
(184.25%)
19.18%
(87.17%)
9.02%
(95.72%)
3.87%
(59.98%)
14.85%
(66.43%)
三連単 1.39%
(55.93%)
1.42%
(46.56%)
1.40%
(68.92%)
0.83%
(9.58%)
4.11%
(86.71%)
1.98%
(68.86%)
0.95%
(48.84%)
14.85%
(62.15%)
総合 56.41%
(69.39%)
56.07%
(63.96%)
56.44%
(74.22%)
60.83%
(78.64%)
73.06%
(81.01%)
61.56%
(73.90%)
53.19%
(66.42%)
87.53%
(67.00%)

となり数値とはうらはらに的中率は微々たるものだけど上がってますね。もう少しなにかが必要なのかもですが、出来る事は試していきます。

追記 2026.5.9 5:34
AutoMLで6時間またやってみると今回は\(R^{2}\)値は0.2579と低いけど、15.3MBなので

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 25.99%
(77.15%)
24.63%
(73.13%)
27.04%
(80.51%)
30.83%
(87.58%)
37.44%
(86.99%)
26.58%
(72.56%)
24.76%
(77.79%)
56.85%
(77.55%)
複勝 58.55%
(84.36%)
58.26%
(84.85%)
58.14%
(83.57%)
68.33%
(88.42%)
73.52%
(92.88%)
62.18%
(82.18%)
56.00%
(84.32%)
88.94%
(82.32%)
枠連 14.54%
(76.72%)
13.84%
(76.11%)
14.49%
(75.58%)
25.25%
(103.54%)
--
(--)
16.07%
(70.06%)
13.10%
(74.07%)
30.63%
(77.17%)
馬連 11.32%
(72.21%)
10.66%
(64.61%)
11.48%
(79.32%)
18.33%
(81.83%)
21.46%
(71.46%)
12.98%
(63.13%)
9.85%
(75.31%)
25.04%
(73.78%)
ワイド 25.59%
(79.15%)
25.70%
(76.91%)
24.97%
(81.20%)
32.50%
(82.67%)
47.49%
(87.99%)
30.28%
(78.79%)
22.04%
(78.48%)
47.90%
(79.95%)
馬単 5.76%
(66.34%)
5.03%
(53.56%)
6.20%
(78.46%)
10.00%
(79.83%)
11.87%
(77.49%)
5.56%
(43.42%)
5.27%
(72.97%)
25.04%
(71.96%)
三連複 6.54%
(74.03%)
7.34%
(79.52%)
5.71%
(68.30%)
6.67%
(75.25%)
18.26%
(71.92%)
8.90%
(83.21%)
4.70%
(71.16%)
16.56%
(73.38%)
三連単 1.42%
(59.84%)
1.42%
(55.89%)
1.40%
(62.51%)
1.67%
(78.75%)
3.20%
(44.38%)
1.98%
(62.48%)
1.07%
(60.35%)
16.56%
(72.78%)
総合 59.62%
(73.68%)
59.44%
(70.45%)
59.11%
(76.18%)
69.17%
(84.31%)
78.08%
(76.16%)
63.04%
(69.48%)
56.82%
(74.31%)
89.18%
(74.35%)

と的中率が微増でした。これ、何回か回す必要がありそうです。が、一旦またModel Builderで24時間スタート。

追記 2026.5.10 6:44
やはりModel Builderには向かない様で\(R2{2}\)値は0.2571と更に低く、

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 23.59%
(81.22%)
22.91%
(80.48%)
23.82%
(81.71%)
30.00%
(85.08%)
32.88%
(90.46%)
26.82%
(94.18%)
21.67%
(76.07%)
52.01%
(76.77%)
複勝 54.21%
(86.06%)
54.71%
(87.38%)
53.10%
(84.27%)
62.50%
(92.17%)
66.67%
(89.54%)
60.07%
(91.55%)
51.13%
(83.92%)
86.95%
(82.99%)
枠連 12.30%
(76.58%)
11.50%
(79.92%)
12.64%
(73.81%)
18.18%
(72.93%)
--
(--)
14.46%
(72.37%)
10.80%
(73.12%)
26.18%
(76.96%)
馬連 9.09%
(62.79%)
8.64%
(63.30%)
9.36%
(62.55%)
11.67%
(58.92%)
20.09%
(72.42%)
10.75%
(62.46%)
7.54%
(62.03%)
21.13%
(74.27%)
ワイド 22.14%
(82.02%)
22.74%
(83.40%)
21.26%
(81.40%)
25.83%
(71.08%)
44.75%
(91.92%)
26.95%
(82.21%)
18.50%
(81.07%)
43.15%
(84.19%)
馬単 4.69%
(59.27%)
4.20%
(55.69%)
5.10%
(63.48%)
5.83%
(51.92%)
10.05%
(67.76%)
5.32%
(62.32%)
4.00%
(57.49%)
21.13%
(71.50%)
三連複 5.85%
(70.83%)
6.99%
(67.83%)
4.74%
(70.16%)
5.00%
(122.25%)
21.46%
(99.09%)
8.03%
(79.32%)
3.71%
(65.45%)
14.79%
(69.70%)
三連単 1.04%
(67.41%)
1.12%
(47.50%)
0.97%
(88.66%)
0.83%
(56.08%)
4.11%
(78.04%)
1.36%
(50.90%)
0.66%
(71.95%)
14.79%
(63.96%)
総合 55.60%
(73.23%)
56.19%
(70.49%)
54.37%
(75.77%)
64.17%
(76.38%)
72.15%
(84.17%)
61.19%
(74.41%)
52.25%
(71.39%)
87.18%
(69.90%)

Model Builderでは元のままの方が無難と感じました。で、AutoMLで6時間×10回をスタートさせました。

2026/05/04

さらだリリースから2年

もう2年も経つのに未だにまだまだなのは自分の力の無さを実感させられますね。それでも、頭が回る限りは開発継続してもって良いものに仕上げられればと思う反面、仕上げきる前に何らかの理由で、まあ、それは衰えとか他の障害の不安もあるけど、やり切れない事に対する不安が無い訳じゃない。

根本的に頼りにしているAIによる予測。この進化も未知。自分がそれをフルに使いきる理解が出来、それをコードで記述しきる能力があるかも微妙なんですが、それすらAIに頼ってます。コーディングは間違いなく楽に出来る世の中になってます。しかも、あまり知識が無い状態でも可能な時代に入ってます。似たようなアプリもある中、少しでも必要とされるアプリの1つに少しでも早く仕上げられるように努力は続けます。

一時はさらだ64構想でWinUI3使ったものを進めてたけど、多分JRA-VANは64bit版JV-Linkは出さない。まあ、出して来た時には対処出来る頭の回転が維持出来ていれば対処したい。でも、それは一旦封印しないとそもそものアプリの作業がおろそかになりそうなので^^;

ただ、単勝的中率3割、複勝的中率6割を目標にしてるんですが、壁が厚いです。いや、まあ、そんな簡単に行くものではないのも理解してますけど、その昔からある予想アプリはそれに近いものが存在してたと記憶してます。現時点での相対タイムの学習モデルでもAutoMLなら随分と近くはなってます。でも、次の1歩がなかなかなんですよね。

GWも明日までで、また仕事が始まる。その昔、仕事辞めてアプリ開発に専念した方とかもいましたが、今の自分にはその選択は無い。限られた時間を有効に使って開発したいとAIに頼って、逆に数日無駄にする(笑) この繰り返しを少なく出来る工夫は必要で、ソースの世代管理をうまく出来る方法を早急に見つけなきゃいけないと思ってます。

相対タイムって

先日から導入している相対タイムは単純に\(\frac{走破タイム}{平均タイム}\)でした。しかし、これではノイズが多過ぎるって話から\(\frac{走破タイム}{基準タイム}\)に変更する事にしました。既にコーディングは済ませ、CSV出力して昨夜Model Builderで24時間学習スタートさせてます。この修正前に同じくModel Builderで24時間学習させたモデルは\(R^{2}\)値 0.2614で

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 22.17%
(72.16%)
21.43%
(69.27%)
23.03%
(76.52%)
20.83%
(53.00%)
33.33%
(85.34%)
25.34%
(73.41%)
20.11%
(70.55%)
51.66%
(77.06%)
複勝 53.14%
(83.40%)
53.94%
(83.94%)
52.13%
(83.27%)
55.83%
(77.58%)
69.86%
(94.20%)
58.96%
(84.05%)
49.69%
(82.20%)
87.38%
(83.10%)
枠連 12.30%
(78.40%)
11.92%
(83.28%)
12.39%
(73.58%)
16.16%
(85.66%)
--
(--)
13.72%
(66.50%)
11.04%
(77.39%)
26.96%
(80.55%)
馬連 9.44%
(76.89%)
9.24%
(80.61%)
9.36%
(73.86%)
13.33%
(66.08%)
22.83%
(94.75%)
10.38%
(52.90%)
7.91%
(83.27%)
20.67%
(69.73%)
ワイド 22.72%
(85.32%)
23.74%
(89.26%)
21.45%
(82.10%)
25.83%
(74.00%)
50.23%
(102.24%)
26.58%
(74.65%)
18.95%
(87.35%)
42.58%
(81.30%)
馬単 4.83%
(63.26%)
4.85%
(70.91%)
4.80%
(57.39%)
5.00%
(36.08%)
13.24%
(111.96%)
4.94%
(43.42%)
4.04%
(65.47%)
20.67%
(68.61%)
三連複 5.62%
(81.04%)
6.34%
(72.21%)
4.80%
(87.15%)
6.67%
(121.58%)
18.72%
(149.04%)
7.42%
(78.01%)
3.83%
(75.92%)
14.70%
(69.06%)
三連単 1.30%
(68.64%)
1.12%
(60.04%)
1.40%
(71.16%)
2.50%
(155.08%)
5.48%
(315.71%)
1.73%
(80.53%)
0.78%
(42.38%)
14.70%
(65.17%)
総合 54.56%
(76.11%)
55.54%
(76.04%)
53.34%
(75.64%)
57.50%
(83.59%)
74.89%
(136.18%)
59.83%
(69.19%)
50.97%
(73.07%)
87.73%
(69.84%)

という昨年の検証結果を出してますが、これがどこまで伸びるか今晩遅くにはここに追記しますね。現時点で13時間程度過ぎた所ではまだ\(R^{2}\)値は0.2611までです^^;

追記 2026.5.4 23:12
\(R^{2}\)値は0.2619で

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 23.82%
(84.28%)
22.79%
(81.17%)
25.03%
(89.10%)
21.67%
(62.00%)
31.05%
(78.68%)
24.72%
(80.80%)
22.87%
(85.95%)
52.33%
(76.87%)
複勝 54.33%
(85.33%)
53.76%
(83.42%)
54.86%
(87.59%)
55.00%
(81.25%)
67.58%
(89.27%)
59.33%
(87.96%)
51.46%
(84.10%)
87.12%
(83.32%)
枠連 13.21%
(81.20%)
12.92%
(84.10%)
13.09%
(77.45%)
19.19%
(99.39%)
--
(--)
14.34%
(66.77%)
11.99%
(80.85%)
27.03%
(77.65%)
馬連 10.13%
(71.96%)
10.07%
(68.15%)
9.90%
(76.42%)
14.17%
(64.50%)
21.00%
(64.20%)
11.00%
(60.38%)
8.86%
(76.52%)
21.13%
(70.12%)
ワイド 22.75%
(80.68%)
23.80%
(80.94%)
21.51%
(80.95%)
25.00%
(73.17%)
45.21%
(81.64%)
26.45%
(78.85%)
19.49%
(81.20%)
43.21%
(80.24%)
馬単 5.15%
(72.60%)
4.62%
(57.04%)
5.71%
(90.56%)
5.00%
(45.25%)
9.13%
(51.14%)
3.83%
(38.90%)
5.23%
(85.77%)
21.13%
(68.64%)
三連複 5.76%
(76.97%)
6.99%
(86.79%)
4.50%
(60.20%)
5.83%
(168.75%)
18.26%
(88.26%)
8.28%
(98.36%)
3.79%
(68.82%)
14.93%
(62.53%)
三連単 1.27%
(46.32%)
1.30%
(38.47%)
1.22%
(52.98%)
1.67%
(65.67%)
3.65%
(33.29%)
1.48%
(52.68%)
0.99%
(45.38%)
14.93%
(61.44%)
総合 55.43%
(74.83%)
54.83%
(72.26%)
55.89%
(76.90%)
57.50%
(82.12%)
70.32%
(69.50%)
60.20%
(70.59%)
52.49%
(76.07%)
87.47%
(67.26%)

と数値通りわずかに的中率が上がってはいる感じだが微妙なブレがある感じだ。

MathJax Test

 $$ x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a} $$

Bloggerで記事内に数式を簡単に入れられるMathJaxを入れてみました。

累計: \(R^{2}\)

分数]: \(\frac{b}{a}\)

2026/05/03

第173回天皇賞(春)

どたばたとGWもコーディングしまくって学習もさせてな日々。相変わらずチェック甘くて新バージョンリリースするも即バグ修正版のリリースorz ユーザー様にはご迷惑お掛けしてます。今年のGWは若干短めの7連休のみ。いや、例年ならもう少し長いのですが曜日の並び的になのか、休んでられない状況なのかは不明ですがこれも仕方ないですね。正社員とかなら合間の出勤日埋めて連休長くするのも有りとは思うけど、肩身の狭い派遣社員では我慢ですね。

取敢えず昨日から学習させていたModel Builderのモデルをリリースバージョンに添付しました。どうもAutoMLに比べて高めのR2値が出るものの的中率は低く回収率はは高めってのがModel Builderの現状ですね。この特徴量ではまだそれ程学習させてないので色々試していくしかないし、それでもダメならまた特徴量を増やす事も検討します。

前置きが長くなりましたが、当然独自に予想しました。

当たり前に穴狙いです。秋には牝馬の記憶はあるけど、春は牝馬って来れるのかな? まあ、そんなのも気になるけど狙ってみます。

まあ、来れば嬉しいけど、無理か(笑)

2026/05/01

試行錯誤

今回の相対タイム追加はCopilotの助言から色々とやり過ぎた感があり、GWで時間的に余裕があるからと作業進めたものの調子に乗ってCopilotの話を真に受け過ぎた(笑) 反省してここの所でかなり追加した相対タイム用の特徴量を削除してやり直す判断したものの、削除し過ぎて少し復元。そんな状態で今やっとAutoMLの6時間学習中なんですが、R2が0.255とかが欲しいのに2時間近く学習させてもR2 0.2457とちと不安はある。もし、0.25超えない様だと更に特徴量を復元する必要もありそうで😖 今週末の競馬には間に合うと思ってたのに厳しいかも。

ガンガンと突き進めたので、どんな順番で何追加したらどの程度とかが分からないのが辛い。まあ、アプリの更新記録には項目が書いてあったりするけど...ああっ、過去馬体重まで入ったのを前回リリースしてたんだな。って事はここまでは復元必要かorz 面倒だけど、やるしかないか。

追記 2026.5.2 6:07
昨夜6時間学習させて得たR2 0.2522は決してこれまでに得られた最適R2には届いてないけど、

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 25.93%
(77.89%)
25.16%
(75.76%)
26.79%
(80.69%)
25.00%
(69.50%)
37.90%
(92.65%)
27.44%
(75.72%)
24.35%
(77.28%)
56.27%
(77.27%)
複勝 57.71%
(83.92%)
57.79%
(84.45%)
57.35%
(83.61%)
61.67%
(80.67%)
73.97%
(94.98%)
61.68%
(82.51%)
54.92%
(83.40%)
89.12%
(81.55%)
枠連 14.44%
(78.69%)
13.34%
(78.02%)
14.55%
(75.91%)
28.28%
(132.32%)
--
(--)
15.45%
(68.81%)
13.19%
(76.99%)
30.24%
(76.76%)
馬連 11.00%
(69.37%)
10.54%
(65.16%)
10.87%
(72.21%)
19.17%
(89.92%)
21.00%
(55.94%)
12.11%
(58.76%)
9.72%
(74.12%)
24.20%
(69.60%)
ワイド 24.86%
(77.25%)
25.04%
(75.46%)
23.94%
(77.93%)
35.00%
(93.08%)
47.03%
(89.41%)
28.92%
(76.06%)
21.51%
(76.55%)
47.44%
(74.24%)
馬単 5.64%
(61.82%)
5.27%
(60.27%)
5.71%
(62.11%)
10.00%
(79.75%)
10.96%
(45.21%)
6.67%
(56.40%)
4.82%
(65.13%)
24.20%
(66.78%)
三連複 5.82%
(69.78%)
6.99%
(65.17%)
4.80%
(74.42%)
3.33%
(71.00%)
18.26%
(75.94%)
6.92%
(56.92%)
4.33%
(73.51%)
16.64%
(70.49%)
三連単 1.36%
(57.07%)
1.54%
(46.22%)
1.22%
(68.27%)
0.83%
(56.08%)
3.20%
(23.52%)
1.73%
(32.29%)
1.07%
(68.36%)
16.64%
(65.15%)
総合 58.93%
(71.88%)
59.03%
(68.62%)
58.57%
(74.39%)
62.50%
(82.96%)
77.17%
(68.23%)
62.79%
(63.43%)
56.00%
(74.42%)
89.41%
(68.99%)

現在はModel Builderでも学習中でこちらは12時間で今日の競馬には間に合う時間には終わるけど、現時点でR2 0.2562が残り時間でどこまで伸びるか。前回Model Builderで学習させた時はAutoMLに比べ高いR2値の割に精度が低い印象なので、出来たものを実際に検証してみない事には何とも言えないんだよね。

昨夜↑の学習後、再度AutoMLで12時間行くかModel Builderで行くかは悩んだんだが、本来両方行ければ良いけど、それやると多分64GBでもメモリ的にもきついし、CPUももっと最先端でGPU的になAIマシンなら可能なんだとは思うけど、次のマシンは何時になったら組めるかなぁ。数年前に128GBが5~6万円だった記憶なのに今は5倍程度の25万円以上だしorz 自分は64GBを3万円弱で増設してたのは幸いなんだが、このマシンも今年はいよいよ丸8年になる。最近は起動時に画面出力がいかれて再起動とかチョイチョイあるからグラボが怪しくなってきてると思うし^^;

追記 2026.5.2 9:06
Model BuilderはR2 0.2579で、

3,455R 1点 芝(1,689R) ダート(1,646R) 障害(120R) 8頭以下(219R) 9~12頭(809R) 13頭以上(2,427R) 多点
単勝 23.15%
(81.15%)
21.79%
(72.40%)
24.79%
(92.00%)
20.00%
(55.50%)
35.16%
(91.60%)
24.85%
(83.55%)
21.51%
(79.41%)
51.46%
(78.00%)
複勝 54.18%
(85.74%)
53.76%
(84.48%)
54.43%
(86.76%)
56.67%
(89.50%)
69.41%
(95.66%)
58.10%
(86.79%)
51.50%
(84.50%)
87.79%
(83.74%)
枠連 11.84%
(80.42%)
10.50%
(68.72%)
12.58%
(90.98%)
19.19%
(79.09%)
--
(--)
13.23%
(80.58%)
10.63%
(75.27%)
26.25%
(76.92%)
馬連 8.94%
(74.47%)
8.29%
(67.19%)
9.11%
(81.87%)
15.83%
(75.42%)
23.29%
(104.20%)
9.89%
(49.69%)
7.33%
(80.05%)
20.84%
(71.97%)
ワイド 22.84%
(86.33%)
23.68%
(87.04%)
21.57%
(85.32%)
28.33%
(90.33%)
48.40%
(98.13%)
26.82%
(79.16%)
19.20%
(87.66%)
42.69%
(80.51%)
馬単 4.34%
(64.56%)
4.09%
(72.91%)
4.43%
(56.31%)
6.67%
(60.17%)
11.42%
(91.51%)
4.33%
(37.17%)
3.71%
(71.26%)
20.84%
(70.35%)
三連複 5.35%
(64.70%)
5.68%
(57.35%)
5.10%
(70.32%)
4.17%
(91.17%)
14.16%
(76.85%)
7.54%
(79.25%)
3.83%
(58.76%)
14.56%
(73.05%)
三連単 1.10%
(58.27%)
1.18%
(56.42%)
1.03%
(63.73%)
0.83%
(9.58%)
3.65%
(126.62%)
1.36%
(35.28%)
0.78%
(59.77%)
14.56%
(71.73%)
総合 55.40%
(74.38%)
55.00%
(70.86%)
55.59%
(78.34%)
58.33%
(68.62%)
72.60%
(97.80%)
59.21%
(66.43%)
52.58%
(74.58%)
88.08%
(73.63%)

やはり、R2値的には高くても的中率はそれ程ではないのはModel Builderの特性なのかな。取敢えずAutoMLで12時間スタートするしか選択肢はなさそうなので。

2026/04/29

SQLite Version 3.53.0

System.Data.SQLiteがVersion 2.x.x以降は本体にはSQLiteを含まずにSourceGear.sqlite3を個別にNuGetで入れる事を薦めながら、作者本人は適度に更新はするけどと言いつつ半年放置。フォーラムでそれ突かれると、別に自分でビルドしたりプリコンパイルダウンローとして使えば?って塩対応。そんな面倒はって反応に、有料なら最新バージョン手に入るよ?ってorz

それ程最新SQLiteが気になる訳じゃないけど、流石に採用しているVersion 3.50.4.5ってSQLiteでいうところのVersion 3.50.4で、これは2025.7.30リリースです。最新版Version 3.53.0は今月9日にリリースされてます。流石にこれを"適度に更新"っておかしいよねって投稿者には賛同しますね。

LightGBMとかはソースから自分でビルドしたりもしましたが、そこまで必要ないかなって事で本家が用意している

DLL for Windows x86 (32-bit), SQLite Version 3.53.0

をダウンロードして解凍。sqlite3.dllとsqlite3.defが出てくるのでdllの方をe_sqlite3.dllとリネーム。Copilotにこれプロジェクトにどうすれば良いの?って質問してもまともな回答は出来ないので、Geminiにも質問。これまたダメ(笑) まあね、所詮はAIなんてネット上に具体的な話とかピンポイントで見つけられないとダメなんだよね。で、これは

C:\Users\<ユーザー>\.nuget\packages\sourcegear.sqlite3\3.50.4.5\runtimes\win-x86\native\e_sqlite3.dll

にNuGetでインストールしたSourceGear.sqlite3が入れたものがあるのでこれを上書きしなきゃダメですね。

追記 2026.4.29 11:44
どうせModel Builderで12時間学習中で時間あるのでフルセットアップしてみました。うらで学習させている割には

まあ、早い感じですかね。

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