2026/09/15

簡単には行かないかな

以前通常用走破タイム学習では最適RMSE 1.4程度まで、Model Builderに至っては1.4未満も出てたので、出来ればその辺りを目指いしたんだが、学習させている

NumberOfLeaves: 351
NumberOfIterations: 5000
LearningRate: 0.008
MaximumBinCountPerFeature: 47
MinimumExampleCountPerLeaf: 120

ではRMSE 1.6016～1.6054です。モデルサイズは120MBとまあ大きい部類。まだ10回のうち半分ですが、1回20分程度掛かるしここは中断してWindows Upateもある事だし、再起動してパラメーターを見直してみます。ああ、一応って検証始めたんだが嫌な予感(笑) そもそもモデルが大きいと遅いし、検証開始時は特にスローなんですが、多点買いで三連単２百万馬券当ててる。RMSE以上になんか滅茶苦茶当ててる感じだ。先日のバグった時みたいにエグイ結果が出そうだ。まあ、確かに狙った学習ではあるが過学習って事なのか、何かリークしてるのか、まあ、結果を待つか。

3,151R 1点 芝(1,486R) ダート(1,545R) 障害(120R) 8頭以下(188R) 9～12頭(720R) 13頭以上(2,243R) 多点
単勝 32.34%
(175.07%)		 27.79%
(185.02%)		 36.38%
(167.83%)		 36.67%
(145.00%)		 38.83%
(137.82%)		 32.36%
(141.36%)		 31.79%
(189.01%)		 61.38%
(136.94%)
複勝 64.90%
(132.59%)		 60.70%
(133.13%)		 68.48%
(133.77%)		 70.83%
(110.75%)		 65.96%
(104.73%)		 70.83%
(127.76%)		 62.91%
(136.47%)		 91.08%
(126.12%)
枠連 23.37%
(255.22%)		 19.58%
(238.20%)		 26.23%
(268.36%)		 28.28%
(274.04%)		 --
(--)		 23.61%
(205.25%)		 21.89%
(256.01%)		 39.80%
(182.09%)
馬連 18.85%
(361.52%)		 15.88%
(307.00%)		 21.55%
(414.48%)		 20.83%
(354.83%)		 20.74%
(127.98%)		 22.08%
(258.71%)		 17.65%
(414.10%)		 34.21%
(281.49%)
ワイド 35.39%
(259.36%)		 31.70%
(237.21%)		 38.96%
(283.07%)		 35.00%
(228.42%)		 40.43%
(105.64%)		 40.83%
(218.93%)		 33.21%
(285.23%)		 57.03%
(245.03%)
馬単 12.28%
(434.78%)		 9.42%
(389.99%)		 14.95%
(487.49%)		 13.33%
(310.75%)		 14.36%
(163.19%)		 13.06%
(258.21%)		 11.86%
(514.22%)		 34.21%
(273.98%)
三連複 12.60%
(726.10%)		 10.70%
(641.74%)		 14.30%
(839.50%)		 14.17%
(310.67%)		 15.96%
(190.05%)		 14.86%
(321.61%)		 11.59%
(900.86%)		 25.77%
(542.78%)
三連単 4.67%
(1,070.35%)		 3.50%
(1,019.75%)		 5.70%
(1,141.87%)		 5.83%
(776.17%)		 4.26%
(289.36%)		 6.25%
(562.17%)		 4.19%
(1,298.94%)		 25.77%
(561.52%)
総合 66.30%
(429.09%)		 61.84%
(397.15%)		 70.23%
(468.11%)		 70.83%
(314.72%)		 69.68%
(159.83%)		 71.11%
(261.75%)		 64.47%
(499.36%)		 91.43%
(414.66%)

う～ん、やはりリークしてるんだろか? そんな手違いした覚えないんだけどなぁ^^; でも、明らかに2025年は飛びぬけた回収率。的中率的にはまあ良い事は良いが、リークしてる感じとまでは行かないと思うけど。

2,222R 1点 芝(1,051R) ダート(1,091R) 障害(80R) 8頭以下(106R) 9～12頭(538R) 13頭以上(1,578R) 多点
単勝 17.24%
(68.06%)		 14.18%
(64.76%)		 19.71%
(70.36%)		 23.75%
(80.00%)		 22.64%
(54.62%)		 19.89%
(65.09%)		 15.97%
(69.97%)		 43.97%
(80.47%)
複勝 46.08%
(85.18%)		 40.25%
(80.23%)		 50.60%
(89.58%)		 61.25%
(90.38%)		 54.72%
(88.96%)		 50.00%
(79.46%)		 44.17%
(86.88%)		 82.00%
(82.67%)
枠連 8.84%
(71.26%)		 7.15%
(70.29%)		 9.78%
(67.25%)		 16.22%
(139.86%)		 --
(--)		 10.59%
(75.20%)		 7.73%
(65.86%)		 22.11%
(75.74%)
馬連 5.36%
(56.69%)		 4.47%
(55.08%)		 5.96%
(55.70%)		 8.75%
(91.37%)		 10.38%
(34.34%)		 7.25%
(67.42%)		 4.37%
(54.54%)		 14.76%
(63.27%)
ワイド 16.07%
(78.52%)		 13.51%
(72.80%)		 17.87%
(80.03%)		 25.00%
(133.13%)		 28.30%
(64.34%)		 21.56%
(76.69%)		 13.37%
(80.10%)		 35.37%
(78.41%)
馬単 2.66%
(45.85%)		 1.71%
(34.72%)		 3.30%
(50.23%)		 6.25%
(132.25%)		 5.66%
(44.91%)		 3.72%
(61.34%)		 2.09%
(40.63%)		 14.76%
(60.65%)
三連複 3.20%
(79.00%)		 2.76%
(86.96%)		 3.48%
(68.73%)		 5.00%
(114.50%)		 8.49%
(73.21%)		 4.83%
(63.25%)		 2.28%
(84.76%)		 10.80%
(88.16%)
三連単 0.36%
(28.18%)		 0.10%
(7.98%)		 0.55%
(29.56%)		 1.25%
(274.75%)		 0.00%
(0.00%)		 0.37%
(50.45%)		 0.38%
(22.48%)		 10.80%
(112.22%)
総合 47.39%
(64.01%)		 41.58%
(58.91%)		 51.79%
(63.91%)		 63.75%
(131.96%)		 61.32%
(51.48%)		 50.93%
(67.36%)		 45.25%
(63.15%)		 82.54%
(93.04%)

ここまで同じモデルで違うとねぇ。ただね、Geminiとかに質問しても、確かに学習した年に近い程精度が良い事がって話なんだよ。だとすれば、これ、本当に直前までを学習させて実戦に行けば期待出来るのかな?

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2026/09/14

大苦戦

やっと解決したと思ったけど、自分のチョンボでまだでしたorz 週末もひたすらエラー回避に奮闘してました。今回元々は単に

TrainTestData trainValidationData = mlContext.Data.TrainTestSplit(data, testFraction: testF);

としてたのは、時系列分割では変えなきゃいけなくて色々とやってますが、それが原因で学習後のモデルでの予測時にエラーが出続けてます。で、結局自前でpipelineを準備しなきゃダメだった。で、その結果、LightGBMのパラメーター指定が出来ない事に。まあ、これは今後また別の方法で実装するかもです。なので若干AutoML5の見た目に違和感がある状態です。

更に、色々変えてたので、ちと原因は不明なんだが、昨夜スタートした24時間学習が今朝起きるとってか、まあ、夜中に目が覚めた時にも、あれ?こんなに早くPCが静かだなぁとは思ったんだが、どうやら1時辺りに吹っ飛んだ模様。なので、今朝起床後に再度24時間スタートさせて出社して、今後半戦がくしゅうそてる最中です。

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2026/09/13

Microsoft Rewards 32回目

前回から39日目で本日amazonギフトと交換しました。楽天ポイントは在庫切れ。まあ、どちらでも良かったので。ポイントは色々と持ち合わせてますが、微妙なのはVポイントかな。他のポイ活サイトで貯めたポイントをVポイントに交換する場合に手数料が掛かるとかは問題外だよね。年間で20,000ポイント以上貯まる予定なので有効に利用したいけど、どうかなぁ。

Microsoft Rewards紹介リンク

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2026/09/12

何度も

懲りない自分が情けない(笑) 今週末ってか、まあ、昨日は先日の入院からの経過確認で診察にって事で有給取ってたので、ここの所苦戦してた通常用走破タイム学習に取り組んでました。不覚にもまたCopilotに騙されて本日のつい少し前まで振り回されていました。しかし、今回も奴にギブアップさせて再度自力での作業。まあね、そもそも他力本願とかが悪いのは分かってます。年齢的にもついつい楽をしようとねぇ^^;

人間なめるなよって事で自力で進めました。Copilotとやってた時には本当にダメなのか?って思わされましたが、やはりってか所詮どこかの頭の悪い奴が作ったAIが人間様に勝てる訳はない! こんな事なら最初からって思うけど、この頭の悪いAIも人間よりも優れた部分もあるのも事実。

ここまで何故か以前はRMSE 1.4程度まで出てたのがRMSE 2.15辺りに壁があり、何かが違うんだと思い、AIに頼ってしまったのが原因なんだが、自分がやってきた事が正しかった証明かな? 結局自力で突破して、ってまあね、結局ML.NET 5.0にも戻したし、LightGBMも4.6に戻した。ただね、まだこれをまたML.NET 6.0-previewにしたり、LightGBM 4.7にしたりしたらどうなるかは今後の課題ではあるが^^; ってか、２か月後には.NET 11になり、ML.NET 6.0も正式版になる。その時にLightGBM 4.7が採用されるのかは不明だが、放っておいても着実に進化してく。

少なくとも時間を掛けて学習させても使える状態にはなったので、ここからはまたしばらくは長時間学習させる必要はあります。ただちょっと気になるのは、RMSE的には1.5辺りが出てるんだけど、その検証結果は微妙かも^^; まあ、実際には1.4辺りが期待出来る筈なので、その検証結果を見てみないと何ともではあります。

って事で、実質的に明日朝までにはモデルが揃わないので、最短でも次期バージョンリリースは来週になる感じですm(__)m 参考までにテスト的に学習させた最適RMSE 1.5807は

3,151R 1点 芝(1,486R) ダート(1,545R) 障害(120R) 8頭以下(188R) 9～12頭(720R) 13頭以上(2,243R) 多点
単勝 32.34%
(175.07%)		 27.79%
(185.02%)		 36.38%
(167.83%)		 36.67%
(145.00%)		 38.83%
(137.82%)		 32.36%
(141.36%)		 31.79%
(189.01%)		 61.38%
(136.94%)
複勝 64.90%
(132.59%)		 60.70%
(133.13%)		 68.48%
(133.77%)		 70.83%
(110.75%)		 65.96%
(104.73%)		 70.83%
(127.76%)		 62.91%
(136.47%)		 91.08%
(126.12%)
枠連 23.37%
(255.22%)		 19.58%
(238.20%)		 26.23%
(268.36%)		 28.28%
(274.04%)		 --
(--)		 23.61%
(205.25%)		 21.89%
(256.01%)		 39.80%
(182.09%)
馬連 18.85%
(361.52%)		 15.88%
(307.00%)		 21.55%
(414.48%)		 20.83%
(354.83%)		 20.74%
(127.98%)		 22.08%
(258.71%)		 17.65%
(414.10%)		 34.21%
(281.49%)
ワイド 35.39%
(259.36%)		 31.70%
(237.21%)		 38.96%
(283.07%)		 35.00%
(228.42%)		 40.43%
(105.64%)		 40.83%
(218.93%)		 33.21%
(285.23%)		 57.03%
(245.03%)
馬単 12.28%
(434.78%)		 9.42%
(389.99%)		 14.95%
(487.49%)		 13.33%
(310.75%)		 14.36%
(163.19%)		 13.06%
(258.21%)		 11.86%
(514.22%)		 34.21%
(273.98%)
三連複 12.60%
(726.10%)		 10.70%
(641.74%)		 14.30%
(839.50%)		 14.17%
(310.67%)		 15.96%
(190.05%)		 14.86%
(321.61%)		 11.59%
(900.86%)		 25.77%
(542.78%)
三連単 4.67%
(1,070.35%)		 3.50%
(1,019.75%)		 5.70%
(1,141.87%)		 5.83%
(776.17%)		 4.26%
(289.36%)		 6.25%
(562.17%)		 4.19%
(1,298.94%)		 25.77%
(561.52%)
総合 66.30%
(429.09%)		 61.84%
(397.15%)		 70.23%
(468.11%)		 70.83%
(314.72%)		 69.68%
(159.83%)		 71.11%
(261.75%)		 64.47%
(499.36%)		 91.43%
(414.66%)

うわっ、なんかバグってる(笑) 何をどうするとこんなバグになるのか全く不明orz 明日も忙しくなりそうです。

追記 2026.9.13 8:05

昨夜24時間×5回の学習スタートさせてますが微妙な感じで相変わらずOOMが多い。いや、これ、イテレーション数2,000、葉の数255、分割数47、葉の最小100、学習率0.01でLightGBMパラメーター指定しての学習なんで、もしかすると24時間とかあまり意味ないのかも?まあ、なんにしても、上のモデルを今年1月～8月で検証すると

2,222R 1点 芝(1,051R) ダート(1,091R) 障害(80R) 8頭以下(106R) 9～12頭(538R) 13頭以上(1,578R) 多点
単勝 17.24%
(68.06%)		 14.18%
(64.76%)		 19.71%
(70.36%)		 23.75%
(80.00%)		 22.64%
(54.62%)		 19.89%
(65.09%)		 15.97%
(69.97%)		 43.97%
(80.47%)
複勝 46.08%
(85.18%)		 40.25%
(80.23%)		 50.60%
(89.58%)		 61.25%
(90.38%)		 54.72%
(88.96%)		 50.00%
(79.46%)		 44.17%
(86.88%)		 82.00%
(82.67%)
枠連 8.84%
(71.26%)		 7.15%
(70.29%)		 9.78%
(67.25%)		 16.22%
(139.86%)		 --
(--)		 10.59%
(75.20%)		 7.73%
(65.86%)		 22.11%
(75.74%)
馬連 5.36%
(56.69%)		 4.47%
(55.08%)		 5.96%
(55.70%)		 8.75%
(91.37%)		 10.38%
(34.34%)		 7.25%
(67.42%)		 4.37%
(54.54%)		 14.76%
(63.27%)
ワイド 16.07%
(78.52%)		 13.51%
(72.80%)		 17.87%
(80.03%)		 25.00%
(133.13%)		 28.30%
(64.34%)		 21.56%
(76.69%)		 13.37%
(80.10%)		 35.37%
(78.41%)
馬単 2.66%
(45.85%)		 1.71%
(34.72%)		 3.30%
(50.23%)		 6.25%
(132.25%)		 5.66%
(44.91%)		 3.72%
(61.34%)		 2.09%
(40.63%)		 14.76%
(60.65%)
三連複 3.20%
(79.00%)		 2.76%
(86.96%)		 3.48%
(68.73%)		 5.00%
(114.50%)		 8.49%
(73.21%)		 4.83%
(63.25%)		 2.28%
(84.76%)		 10.80%
(88.16%)
三連単 0.36%
(28.18%)		 0.10%
(7.98%)		 0.55%
(29.56%)		 1.25%
(274.75%)		 0.00%
(0.00%)		 0.37%
(50.45%)		 0.38%
(22.48%)		 10.80%
(112.22%)
総合 47.39%
(64.01%)		 41.58%
(58.91%)		 51.79%
(63.91%)		 63.75%
(131.96%)		 61.32%
(51.48%)		 50.93%
(67.36%)		 45.25%
(63.15%)		 82.54%
(93.04%)

なんか現実的な数値だわ(笑) バグってはいないとなると、たまたま当たり年だった? っていうのか、学習が直前までってか、これもし2004年～2025年まで学習させてると2026年もまた違う感じになるのかも? もしくは、単に秋競馬が得意でこれから化ける?

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2026/09/05

新馬戦は

苦労させられてますが、新馬戦用モデルは今2時間×5回の学習中です。1回目の最適RMSE 1.9148

304R 1点 芝(203R) ダート(101R) 8頭以下(31R) 9～12頭(89R) 13頭以上(184R) 多点
単勝 25.00%
(104.57%)		 27.09%
(119.90%)		 20.79%
(73.76%)		 48.39%
(110.65%)		 21.35%
(75.28%)		 22.83%
(117.72%)		 46.71%
(71.62%)
複勝 54.61%
(97.14%)		 58.13%
(101.23%)		 47.52%
(88.91%)		 80.65%
(115.81%)		 58.43%
(86.07%)		 48.37%
(99.35%)		 83.22%
(76.79%)
枠連 13.04%
(102.57%)		 13.92%
(108.42%)		 11.58%
(92.84%)		 --
(--)		 15.73%
(107.87%)		 10.33%
(88.86%)		 21.74%
(73.38%)
馬連 9.21%
(82.66%)		 10.84%
(92.07%)		 5.94%
(63.76%)		 22.58%
(119.03%)		 13.48%
(94.27%)		 4.89%
(70.92%)		 14.14%
(69.65%)
ワイド 20.07%
(100.03%)		 23.15%
(117.93%)		 13.86%
(64.06%)		 48.39%
(83.55%)		 22.47%
(86.52%)		 14.13%
(109.35%)		 31.58%
(71.17%)
馬単 3.95%
(67.34%)		 4.93%
(65.96%)		 1.98%
(70.10%)		 9.68%
(43.55%)		 6.74%
(120.90%)		 1.63%
(45.43%)		 14.14%
(65.20%)
三連複 2.63%
(70.69%)		 2.96%
(84.14%)		 1.98%
(43.66%)		 6.45%
(21.29%)		 2.25%
(23.71%)		 2.17%
(101.74%)		 7.24%
(55.44%)
三連単 0.33%
(10.39%)		 0.49%
(15.57%)		 0.00%
(0.00%)		 0.00%
(0.00%)		 1.12%
(35.51%)		 0.00%
(0.00%)		 7.24%
(59.03%)
総合 55.59%
(78.93%)		 58.62%
(87.57%)		 49.50%
(61.91%)		 80.65%
(70.55%)		 58.43%
(78.76%)		 50.00%
(79.17%)		 84.54%
(63.49%)

これはまあまあかな。明日朝にはこれ以上が出ていればなお良しです。

追記 2026.9.5 6:30

今回の2時間×5回では最終的に最適RMSE 1.9069で

304R 1点 芝(203R) ダート(101R) 8頭以下(31R) 9～12頭(89R) 13頭以上(184R) 多点
単勝 24.34%
(84.57%)		 25.62%
(85.96%)		 21.78%
(81.78%)		 38.71%
(88.06%)		 28.09%
(103.15%)		 20.11%
(75.00%)		 48.36%
(74.11%)
複勝 51.97%
(88.26%)		 57.14%
(98.42%)		 41.58%
(67.82%)		 70.97%
(102.90%)		 61.80%
(98.88%)		 44.02%
(80.65%)		 80.26%
(78.37%)
枠連 9.88%
(92.57%)		 12.66%
(123.29%)		 5.26%
(41.47%)		 --
(--)		 8.99%
(86.40%)		 9.24%
(85.49%)		 22.13%
(80.58%)
馬連 8.22%
(89.08%)		 10.84%
(126.31%)		 2.97%
(14.26%)		 35.48%
(185.48%)		 6.74%
(85.28%)		 4.35%
(74.67%)		 16.78%
(67.97%)
ワイド 18.09%
(105.49%)		 22.66%
(100.79%)		 8.91%
(114.95%)		 58.06%
(103.87%)		 11.24%
(51.69%)		 14.67%
(131.79%)		 37.83%
(84.19%)
馬単 4.28%
(67.04%)		 5.42%
(87.88%)		 1.98%
(25.15%)		 12.90%
(55.16%)		 3.37%
(22.13%)		 3.26%
(90.76%)		 16.78%
(66.84%)
三連複 2.63%
(123.72%)		 2.96%
(150.10%)		 1.98%
(70.69%)		 9.68%
(110.00%)		 1.12%
(5.62%)		 2.17%
(183.15%)		 9.87%
(178.98%)
三連単 0.00%
(0.00%)		 0.00%
(0.00%)		 0.00%
(0.00%)		 0.00%
(0.00%)		 0.00%
(0.00%)		 0.00%
(0.00%)		 9.87%
(147.32%)
総合 53.62%
(81.10%)		 58.62%
(95.83%)		 43.56%
(52.09%)		 70.97%
(92.21%)		 61.80%
(56.64%)		 46.74%
(90.19%)		 81.25%
(119.03%)

ただ、これ、的中率的にみると前者。回収率は後者。もう少し時間延ばして回数も増やし、更に上を目指しても良いのかも。

追記 2026.9.6 6:39

3時間×10回なんで30時間掛かる。残り2回あるが中断するかも^^; いや、7回終了して保存2個。つまり5回は同じ結果。数分で8回目も終わるがこれ以上意味ないかもってか、ある可能性はは0%ではないけど、一旦新馬戦は終わりにして次始めたい。ここまでの最適RMSE 1.9055

452R 1点 芝(309R) ダート(143R) 8頭以下(56R) 9～12頭(142R) 13頭以上(254R) 多点
単勝 21.46%
(81.11%)		 23.30%
(85.73%)		 17.48%
(71.12%)		 39.29%
(92.68%)		 22.54%
(95.07%)		 16.93%
(70.75%)		 42.92%
(64.42%)
複勝 50.22%
(84.05%)		 52.10%
(86.44%)		 46.15%
(78.88%)		 71.43%
(98.93%)		 49.30%
(77.32%)		 46.06%
(84.53%)		 81.42%
(79.37%)
枠連 8.97%
(79.10%)		 8.97%
(75.21%)		 8.96%
(85.90%)		 --
(--)		 6.34%
(30.28%)		 9.45%
(97.68%)		 20.92%
(89.48%)
馬連 7.74%
(98.96%)		 9.06%
(84.66%)		 4.90%
(129.86%)		 26.79%
(122.86%)		 5.63%
(24.58%)		 4.72%
(135.28%)		 13.72%
(74.63%)
ワイド 15.49%
(91.37%)		 18.12%
(100.87%)		 9.79%
(70.84%)		 42.86%
(81.07%)		 11.97%
(53.38%)		 11.42%
(114.88%)		 31.42%
(80.74%)
馬単 3.98%
(85.29%)		 4.85%
(55.57%)		 2.10%
(149.51%)		 12.50%
(106.43%)		 2.82%
(17.04%)		 2.76%
(118.78%)		 13.72%
(72.70%)
三連複 2.88%
(111.55%)		 4.21%
(163.17%)		 0.00%
(0.00%)		 10.71%
(51.25%)		 2.82%
(86.13%)		 1.18%
(139.06%)		 9.96%
(62.51%)
三連単 0.44%
(9.93%)		 0.65%
(14.53%)		 0.00%
(0.00%)		 3.57%
(80.18%)		 0.00%
(0.00%)		 0.00%
(0.00%)		 9.96%
(67.38%)
総合 51.55%
(80.20%)		 53.40%
(83.53%)		 47.55%
(73.16%)		 71.43%
(90.48%)		 50.00%
(47.98%)		 48.03%
(95.12%)		 82.30%
(70.53%)

ここまで比較する為にも検証は常に2025年でしてきたけど、これは試しに2025.1.1～2026.8.31(20か月)でしてみた。2025年のみだと

304R 1点 芝(203R) ダート(101R) 8頭以下(31R) 9～12頭(89R) 13頭以上(184R) 多点
単勝 23.36%
(87.50%)		 25.62%
(98.13%)		 18.81%
(66.14%)		 41.94%
(101.61%)		 23.60%
(85.06%)		 20.11%
(86.30%)		 44.41%
(66.27%)
複勝 53.95%
(91.25%)		 57.64%
(95.81%)		 46.53%
(82.08%)		 83.87%
(120.97%)		 55.06%
(80.45%)		 48.37%
(91.47%)		 82.89%
(79.07%)
枠連 11.07%
(103.52%)		 11.39%
(101.39%)		 10.53%
(107.05%)		 --
(--)		 7.87%
(38.88%)		 11.41%
(123.53%)		 22.53%
(84.73%)
馬連 9.54%
(130.16%)		 11.33%
(108.28%)		 5.94%
(174.16%)		 38.71%
(116.45%)		 6.74%
(25.06%)		 5.98%
(183.32%)		 13.82%
(68.11%)
ワイド 18.42%
(111.38%)		 21.18%
(118.82%)		 12.87%
(96.44%)		 54.84%
(81.29%)		 13.48%
(51.46%)		 14.67%
(145.43%)		 32.24%
(77.64%)
馬単 4.28%
(107.07%)		 4.93%
(55.02%)		 2.97%
(211.68%)		 12.90%
(63.87%)		 3.37%
(21.12%)		 3.26%
(155.92%)		 13.82%
(63.50%)
三連複 3.29%
(128.29%)		 4.93%
(192.12%)		 0.00%
(0.00%)		 12.90%
(50.97%)		 3.37%
(23.60%)		 1.63%
(191.96%)		 9.87%
(58.98%)
三連単 0.33%
(4.31%)		 0.49%
(6.45%)		 0.00%
(0.00%)		 3.23%
(42.26%)		 0.00%
(0.00%)		 0.00%
(0.00%)		 9.87%
(67.82%)
総合 55.59%
(95.26%)		 59.11%
(96.88%)		 48.51%
(92.08%)		 83.87%
(82.49%)		 56.18%
(40.70%)		 50.54%
(122.24%)		 84.21%
(68.60%)

見え方が違うのは当たり前。しかし、これはなかなか強烈なモデルかも?(笑) 最近は他のアプリを全く利用しないので知識無いけど、新馬戦でここまで当てられれば十分なのかな?

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2026/08/30

苦戦してました

厳密には金曜日に仕事から帰宅後に始め、昨日はあらかたコーディング終えてCSV出力と新馬戦と通常用の学習初めて寝ました。今朝には相対タイムのCSV出力もし、ってか、この辺りは特に変えてないので必要は無かったんですが^^; 出来た新馬戦用のモデルの検証して、通常用のモデルの検証って思ったらエラーで検証不能。ここからほぼ今日一日CopilotとGeminiに遊ばれながらどうにかな感じにはなってきました。

まあ、そもそもはML.NET 6.0-previewの仕様変更(?)関連で躓いてる感じではあったんですが、その辺りをどちらのAIも情報不足か的確に対処がなかなか出来ず、強引に自力で動く様にたどり着いた感じです。

ただ、新馬戦用はCSVが小さく、テストってかデバッグも手軽に出来るんですが、通常用はそうも行かずデバッグ実行すら時間が掛かるのが難点ですね。新馬戦用だと学習のトライアルが10秒程度で1つ終わるのに対し、通常用は数分掛かるんです。今回特にこのトライアル毎に学習されていく筈なのに全く同じままだったりしたので、そのテストに新馬戦用では5分もやれば十分なんですが、通常用は10分とかにしても2つ目のトライアルが終わらないとかorz

19日に入院して26日に退院し、まあ、大腸憩室炎発症してから10日以上酒飲んでない。別にドクターストップではないんだが、退院前に主治医に酒はいつから飲んでいいか確認すると、ちょと呆れられて(笑)抗生剤が28日まで出てて、整腸剤が2日までって事で、自己判断で水曜日まで我慢しようかなっとね。普段は酒飲みながら作業してるんだけど、別にアル中って事ではないが作業がってか、集中力が続かない。

新馬戦用はまあね、最適RMSE 1.9377とかが出てますけど、以前には1.6797とかまでいってました。

304R 1点 芝(203R) ダート(101R) 8頭以下(31R) 9～12頭(89R) 13頭以上(184R) 多点
単勝 19.74%
(68.95%)		 21.67%
(78.97%)		 15.84%
(48.81%)		 45.16%
(153.55%)		 20.22%
(67.98%)		 15.22%
(55.16%)		 41.45%
(62.34%)
複勝 44.74%
(78.12%)		 49.26%
(87.64%)		 35.64%
(59.01%)		 67.74%
(106.13%)		 53.93%
(90.56%)		 36.41%
(67.39%)		 80.26%
(70.43%)
枠連 9.49%
(69.33%)		 10.76%
(85.76%)		 7.37%
(42.00%)		 --
(--)		 12.36%
(89.21%)		 7.07%
(52.17%)		 20.95%
(83.58%)
馬連 8.22%
(85.23%)		 9.36%
(108.57%)		 5.94%
(38.32%)		 25.81%
(108.71%)		 10.11%
(80.00%)		 4.35%
(83.80%)		 14.14%
(53.17%)
ワイド 14.80%
(58.68%)		 16.75%
(66.06%)		 10.89%
(43.86%)		 38.71%
(63.55%)		 17.98%
(54.27%)		 9.24%
(60.00%)		 30.92%
(56.32%)
馬単 5.26%
(57.14%)		 6.40%
(64.58%)		 2.97%
(42.18%)		 22.58%
(174.52%)		 5.62%
(86.85%)		 2.17%
(22.99%)		 14.14%
(56.72%)
三連複 1.64%
(28.19%)		 1.97%
(26.95%)		 0.99%
(30.69%)		 6.45%
(132.58%)		 2.25%
(15.28%)		 0.54%
(16.85%)		 8.88%
(47.13%)
三連単 0.99%
(43.91%)		 1.48%
(65.76%)		 0.00%
(0.00%)		 6.45%
(339.68%)		 1.12%
(31.69%)		 0.00%
(0.00%)		 8.88%
(46.49%)
総合 45.72%
(61.02%)		 50.25%
(72.67%)		 36.63%
(38.08%)		 67.74%
(154.10%)		 55.06%
(64.48%)		 37.50%
(44.80%)		 81.25%
(53.10%)

ただ、指数的に判断するのが良いのか悪いのかって感じですが、これまだ30分を数回なので今後に期待は出来そう。

通常用は苦戦してます。やっと3時間を1回やりました。最適RMSE 2.1402とかレベルが低すぎですorz これは以前は1.4285とか更にModel Builderでは1.3899とかね。ああっ、ただね、これって今回からは特に比較が出来なくなった。Model BuilderにはCSVデータからランダムに指定比率で学習用と検証用に分けられるけど、今回AutMLでは時系列分割にしてます。

3,151R 1点 芝(1,486R) ダート(1,545R) 障害(120R) 8頭以下(188R) 9～12頭(720R) 13頭以上(2,243R) 多点
単勝 17.36%
(74.60%)		 17.16%
(80.01%)		 16.96%
(68.11%)		 25.00%
(91.17%)		 26.60%
(74.95%)		 18.89%
(80.64%)		 16.09%
(72.63%)		 44.56%
(76.53%)
複勝 42.68%
(76.79%)		 44.89%
(80.24%)		 39.81%
(73.02%)		 52.50%
(82.58%)		 57.45%
(81.97%)		 47.92%
(81.86%)		 39.77%
(74.73%)		 80.55%
(79.53%)
枠連 9.26%
(85.57%)		 9.11%
(88.51%)		 8.45%
(78.31%)		 23.23%
(156.97%)		 --
(--)		 10.69%
(87.29%)		 8.25%
(79.91%)		 21.28%
(82.71%)
馬連 6.54%
(71.62%)		 6.93%
(70.85%)		 5.44%
(65.66%)		 15.83%
(158.00%)		 18.62%
(77.29%)		 7.36%
(81.32%)		 5.26%
(68.04%)		 15.77%
(80.75%)
ワイド 15.71%
(84.21%)		 17.83%
(95.48%)		 12.82%
(70.93%)		 26.67%
(115.58%)		 37.77%
(76.49%)		 19.17%
(86.29%)		 12.75%
(84.19%)		 34.37%
(78.62%)
馬単 3.08%
(68.00%)		 3.36%
(65.83%)		 2.59%
(71.08%)		 5.83%
(55.25%)		 10.64%
(75.27%)		 3.33%
(84.21%)		 2.36%
(62.19%)		 15.77%
(79.05%)
三連複 3.21%
(63.81%)		 4.04%
(83.61%)		 2.27%
(43.84%)		 5.00%
(75.83%)		 14.36%
(81.54%)		 3.75%
(87.54%)		 2.10%
(54.71%)		 9.55%
(59.71%)
三連単 0.51%
(27.97%)		 0.61%
(28.99%)		 0.32%
(23.06%)		 1.67%
(78.50%)		 2.66%
(34.26%)		 0.83%
(59.72%)		 0.22%
(17.25%)		 9.55%
(55.44%)
総合 43.86%
(68.86%)		 46.16%
(73.90%)		 40.84%
(61.66%)		 54.17%
(100.50%)		 61.70%
(71.68%)		 48.75%
(81.11%)		 40.79%
(64.21%)		 81.21%
(65.92%)

流石に酷いな^^; まあ、本来普通に24時間とか回してたしね。これ、CSVが1GB超えてるので最低でも3時間以上って奴だから仕方ないね。

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2026/08/29

今更知るML.NET Version 6.0.0での変更

いや、実の所、詳細は把握してない。しかし、今回のランキング学習での学習用CSVデータの時系列分割って話から全てのモデルに言えるので久しぶりに走破タイムとかのAutoML外部アプリに修正始めたんだが、いきなりデバッグで得体のしれないエラーが出て学習が出来ない事に気付く。

これ、特に何も修正してなくてもって事が分かり、考えられる事は、NuGetでML.NET Version 5.0.0がVersion 6.0.0-previewになった事位。Geminiに相談するとそれは既知のバグってか、仕様変更だとからしい。で、まあしばらくは時間掛かるだろうと思ってたので

NumberOfLeaves: 303
NumberOfIterations: 3000
LearningRate: 0.008
MaximumBinCountPerFeature: 31
MinimumExampleCountPerLeaf: 50
FeatureFraction: 0.75
SubsampleFraction: 0.8
CustomGains: 0～250 = 0点, 251～1000は0.95乗に0～1000点

これ30回スタートさせてました。

[Loop 8] NDCG@1 = 0.7691
[Loop 8] NDCG@3 = 0.7751
[Loop 8] NDCG@5 = 0.7904
[Loop 8] NDCG@10 = 0.8508

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 25.88%
(80.90%)		 24.81%
(77.59%)		 26.43%
(82.04%)		 33.33%
(111.83%)		 35.16%
(89.41%)		 27.56%
(84.77%)		 24.47%
(78.84%)		 54.91%
(76.01%)
複勝 56.79%
(83.27%)		 55.89%
(82.06%)		 57.11%
(84.20%)		 65.00%
(87.67%)		 68.49%
(87.17%)		 61.31%
(84.78%)		 54.22%
(82.42%)		 87.99%
(81.55%)
枠連 14.83%
(78.66%)		 14.05%
(78.76%)		 14.93%
(74.26%)		 24.24%
(147.17%)		 --
(--)		 17.55%
(81.05%)		 12.98%
(72.87%)		 30.14%
(76.21%)
馬連 11.52%
(73.87%)		 11.13%
(73.41%)		 11.36%
(70.97%)		 19.17%
(120.08%)		 22.37%
(70.46%)		 14.34%
(79.30%)		 9.60%
(72.37%)		 24.28%
(71.43%)
ワイド 25.53%
(78.41%)		 25.22%
(74.49%)		 25.21%
(81.15%)		 34.17%
(96.08%)		 48.86%
(92.05%)		 30.78%
(79.39%)		 21.67%
(76.86%)		 46.28%
(76.30%)
馬単 6.37%
(74.85%)		 5.98%
(74.76%)		 6.26%
(67.04%)		 13.33%
(183.33%)		 10.50%
(68.26%)		 8.28%
(96.13%)		 5.36%
(68.36%)		 24.28%
(68.49%)
三連複 5.99%
(67.45%)		 6.51%
(50.80%)		 5.47%
(85.75%)		 5.83%
(50.75%)		 16.89%
(70.32%)		 8.65%
(81.17%)		 4.12%
(62.62%)		 15.17%
(65.86%)
三連単 1.13%
(45.70%)		 1.24%
(41.01%)		 1.09%
(53.85%)		 0.00%
(0.00%)		 2.28%
(112.05%)		 1.85%
(62.68%)		 0.78%
(34.06%)		 15.17%
(61.95%)
総合 58.06%
(72.81%)		 57.13%
(68.91%)		 58.44%
(74.91%)		 65.83%
(98.55%)		 73.52%
(84.25%)		 61.93%
(81.16%)		 55.38%
(68.55%)		 88.25%
(67.38%)

これは失敗だったかなorz これ以外に良さそうなのが無かった。

でまあ、話し戻すと折角修正したりとかして結局これってモデルの再学習を全てやり直しなんですよね。相対タイムやランキングで特徴量追加とかしてたけど、それらって実は走破タイムにも関連したりするものだったりもしたけど放置してたから入れちゃおうかと思う。って事でまた膨大な作業になりそうで少しテンションダウンしてます。

ああそれと、肝心な話だが、AutoMLでMLContext.Auto().Featurizerを使うと何やら画像とかのを勝手に使おうとして、それ用のONNXファイルか何かが見つからないとかのエラーが出る。

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2026/08/28

AIは諦めが早い

Geminiに相談しながらパラメーター調整したりして進めてますが、諦めが早い! まだまだだと思うのに、これがパラメーター調整での限界ですねっとか言って試そうとしない^^; まあね、言ってもAIなんて人間の頭脳には到底及ばないレベルなんだよね。ただね、ちょっと膨大なデータを超高速に分析したりとかは進化したので、こちらがサラッと質問すれば膨大なネット上の情報から最適解を言ってくれるのはありがたい部分はある。しかし、ネット上に最適解が無い時に、独自に適当なウソを言う(笑) 誰だよ、そんなAI作って巨万の富を得てる奴!

ちょっと自分のブログ遡り、どんなパラメーター調整してたか確認してちょっと良い感じだった以前の奴を拾ってみた。いや、CSVデータの時系列分割にしてから精度が上がらないから、その突破口のヒントみたいなのをね。

NumberOfLeaves: 303
NumberOfIterations: 2000
LearningRate: 0.015
MaximumBinCountPerFeature: 31
MinimumExampleCountPerLeaf: 50
FeatureFraction: 0.75
SubsampleFraction: 0.8
CustomGains: 0～500 = 0点, 501～1000は1.80乗に0～1000点

先月辺りに試してたパラメーターで20回やってみると

[Loop 9] NDCG@1 = 0.7651
[Loop 9] NDCG@3 = 0.7722
[Loop 9] NDCG@5 = 0.7877
[Loop 9] NDCG@10 = 0.8481

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 26.37%
(82.84%)		 25.34%
(80.35%)		 27.04%
(84.67%)		 31.67%
(92.75%)		 37.90%
(93.20%)		 28.06%
(87.08%)		 24.76%
(80.49%)		 56.56%
(79.63%)
複勝 57.68%
(84.86%)		 57.61%
(85.25%)		 57.35%
(84.68%)		 63.33%
(81.67%)		 70.78%
(89.68%)		 63.29%
(87.03%)		 54.64%
(83.70%)		 88.57%
(82.66%)
枠連 15.12%
(81.63%)		 14.90%
(89.57%)		 14.99%
(74.68%)		 20.20%
(79.19%)		 --
(--)		 17.43%
(82.68%)		 13.39%
(76.10%)		 30.53%
(78.81%)
馬連 11.90%
(76.44%)		 12.14%
(84.40%)		 11.36%
(68.97%)		 15.83%
(66.83%)		 24.20%
(72.69%)		 14.71%
(85.11%)		 9.85%
(73.89%)		 25.07%
(73.43%)
ワイド 26.14%
(81.68%)		 26.76%
(82.74%)		 25.27%
(81.40%)		 29.17%
(70.58%)		 49.77%
(93.11%)		 32.01%
(87.12%)		 22.04%
(78.84%)		 47.26%
(79.08%)
馬単 6.14%
(69.47%)		 6.04%
(73.82%)		 6.01%
(63.33%)		 9.17%
(92.50%)		 11.42%
(59.59%)		 7.54%
(78.84%)		 5.19%
(67.24%)		 25.07%
(70.89%)
三連複 6.48%
(74.03%)		 6.87%
(62.36%)		 6.20%
(88.21%)		 5.00%
(43.83%)		 18.72%
(79.22%)		 9.52%
(94.92%)		 4.37%
(66.60%)		 15.05%
(71.34%)
三連単 1.39%
(53.58%)		 1.42%
(45.98%)		 1.40%
(64.11%)		 0.83%
(16.00%)		 3.20%
(61.87%)		 2.10%
(70.27%)		 0.99%
(47.26%)		 15.05%
(65.32%)
総合 58.81%
(75.48%)		 58.73%
(75.26%)		 58.51%
(76.27%)		 64.17%
(67.67%)		 75.80%
(78.48%)		 63.91%
(84.13%)		 55.58%
(71.76%)		 88.89%
(70.51%)

相変わらずNDCGは低いが、的中率は昨夜のよりは全然良い。この当時はまだ乗数を上げてた頃ね。遅くなったし、今日は退院後初出勤で疲れてるのでこの位にして。

追記 2026.8.29 5:36

NumberOfLeaves: 303
NumberOfIterations: 2000
LearningRate: 0.01
MaximumBinCountPerFeature: 31
MinimumExampleCountPerLeaf: 50
FeatureFraction: 0.75
SubsampleFraction: 0.8
CustomGains: 0～500 = 0点, 501～1000は0.95乗に0～1000点

寝る前にこれ40回スタートしてました。上の逆の乗数0.95です。

[Loop 9] NDCG@1 = 0.7671
[Loop 9] NDCG@3 = 0.7741
[Loop 9] NDCG@5 = 0.7888
[Loop 9] NDCG@10 = 0.8492

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 26.19%
(80.59%)		 25.64%
(78.97%)		 26.12%
(80.90%)		 35.00%
(99.25%)		 36.99%
(93.33%)		 28.80%
(85.03%)		 24.35%
(77.96%)		 55.89%
(77.74%)
複勝 57.51%
(83.91%)		 56.84%
(82.65%)		 57.47%
(84.81%)		 67.50%
(89.33%)		 67.12%
(83.33%)		 63.66%
(86.79%)		 54.59%
(83.00%)		 88.51%
(82.56%)
枠連 15.38%
(85.16%)		 14.83%
(92.41%)		 15.18%
(75.10%)		 26.26%
(141.72%)		 --
(--)		 17.18%
(87.81%)		 13.80%
(78.87%)		 30.86%
(79.77%)
馬連 11.92%
(82.25%)		 11.72%
(84.09%)		 11.66%
(77.94%)		 18.33%
(115.42%)		 22.37%
(60.50%)		 13.60%
(78.81%)		 10.42%
(85.36%)		 25.21%
(75.63%)
ワイド 26.05%
(84.06%)		 26.29%
(88.25%)		 25.33%
(79.53%)		 32.50%
(87.25%)		 47.49%
(88.90%)		 31.40%
(82.18%)		 22.33%
(84.25%)		 47.81%
(77.64%)
馬単 6.40%
(77.17%)		 6.22%
(80.18%)		 6.14%
(70.83%)		 12.50%
(121.67%)		 11.87%
(55.98%)		 6.80%
(79.88%)		 5.77%
(78.17%)		 25.21%
(73.34%)
三連複 5.90%
(61.69%)		 6.51%
(49.56%)		 5.41%
(76.75%)		 4.17%
(25.75%)		 16.89%
(74.38%)		 8.41%
(70.90%)		 4.08%
(57.47%)		 15.34%
(65.36%)
三連単 1.39%
(51.90%)		 1.60%
(42.73%)		 1.28%
(65.10%)		 0.00%
(0.00%)		 4.11%
(63.93%)		 1.73%
(48.73%)		 1.03%
(51.87%)		 15.34%
(59.50%)
総合 58.73%
(75.71%)		 58.38%
(74.48%)		 58.38%
(76.38%)		 68.33%
(83.78%)		 72.15%
(74.34%)		 64.28%
(77.52%)		 55.67%
(74.62%)		 88.83%
(67.42%)

[Loop 10] NDCG@1 = 0.7681
[Loop 10] NDCG@3 = 0.7739
[Loop 10] NDCG@5 = 0.7890
[Loop 10] NDCG@10 = 0.8495

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 26.40%
(82.71%)		 25.75%
(80.73%)		 26.67%
(83.43%)		 31.67%
(100.58%)		 36.53%
(95.39%)		 27.81%
(85.20%)		 25.01%
(80.73%)		 55.92%
(77.71%)
複勝 57.37%
(84.11%)		 56.60%
(82.90%)		 57.84%
(85.41%)		 61.67%
(83.33%)		 68.49%
(88.86%)		 62.79%
(86.40%)		 54.55%
(82.92%)		 88.45%
(81.80%)
枠連 15.48%
(81.01%)		 15.05%
(84.65%)		 15.44%
(75.17%)		 22.22%
(122.22%)		 --
(--)		 17.06%
(81.57%)		 13.97%
(75.69%)		 30.82%
(79.62%)
馬連 12.07%
(75.50%)		 11.96%
(76.57%)		 11.73%
(71.89%)		 18.33%
(109.83%)		 24.66%
(80.05%)		 14.09%
(81.01%)		 10.26%
(73.25%)		 24.95%
(73.10%)
ワイド 26.37%
(82.12%)		 26.47%
(79.79%)		 25.94%
(84.61%)		 30.83%
(80.67%)		 49.77%
(94.11%)		 31.27%
(84.65%)		 22.62%
(80.19%)		 47.47%
(75.92%)
馬単 6.51%
(74.58%)		 6.57%
(84.18%)		 6.01%
(62.71%)		 12.50%
(102.42%)		 12.33%
(78.49%)		 7.42%
(79.12%)		 5.69%
(72.72%)		 24.95%
(71.48%)
三連複 5.85%
(61.37%)		 6.45%
(47.05%)		 5.16%
(76.40%)		 6.67%
(56.83%)		 18.26%
(75.34%)		 8.78%
(73.09%)		 3.75%
(56.21%)		 15.37%
(65.85%)
三連単 1.24%
(45.88%)		 1.60%
(56.84%)		 0.91%
(33.89%)		 0.83%
(56.08%)		 4.11%
(145.11%)		 2.35%
(62.94%)		 0.62%
(31.24%)		 15.37%
(61.36%)
総合 58.64%
(73.31%)		 58.02%
(73.86%)		 58.87%
(71.67%)		 64.17%
(88.25%)		 73.52%
(93.91%)		 63.66%
(79.25%)		 55.62%
(69.12%)		 88.65%
(67.82%)

40回でも結局この2つが良い感じだけで、残りはもう一つ伸びてない。たまたまなのか、20回位までが良いのか。

[Loop 24] NDCG@1 = 0.7686
[Loop 24] NDCG@3 = 0.7736
[Loop 24] NDCG@5 = 0.7893
[Loop 24] NDCG@10 = 0.8496

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 26.63%
(82.03%)		 25.99%
(80.83%)		 26.79%
(81.38%)		 33.33%
(108.00%)		 38.36%
(98.72%)		 27.81%
(83.70%)		 25.18%
(79.98%)		 56.27%
(78.43%)
複勝 57.74%
(84.33%)		 57.49%
(83.61%)		 57.72%
(85.10%)		 61.67%
(83.83%)		 70.32%
(90.00%)		 62.92%
(85.74%)		 54.88%
(83.35%)		 88.42%
(81.96%)
枠連 15.22%
(80.62%)		 14.62%
(83.60%)		 15.12%
(74.38%)		 25.25%
(137.47%)		 --
(--)		 17.06%
(76.59%)		 13.64%
(76.85%)		 31.38%
(84.45%)
馬連 11.69%
(74.60%)		 11.49%
(77.02%)		 11.42%
(69.61%)		 18.33%
(109.08%)		 23.74%
(77.21%)		 13.72%
(72.18%)		 9.93%
(75.18%)		 25.15%
(76.16%)
ワイド 25.93%
(79.36%)		 26.17%
(79.52%)		 25.27%
(79.25%)		 31.67%
(78.67%)		 48.40%
(82.69%)		 30.53%
(78.70%)		 22.37%
(79.28%)		 47.26%
(77.31%)
馬単 6.37%
(70.22%)		 6.10%
(71.12%)		 6.14%
(65.25%)		 13.33%
(125.83%)		 13.24%
(84.47%)		 7.29%
(70.47%)		 5.44%
(68.85%)		 25.15%
(74.76%)
三連複 6.25%
(67.79%)		 6.69%
(53.24%)		 5.77%
(83.51%)		 6.67%
(56.83%)		 18.26%
(78.31%)		 8.78%
(75.98%)		 4.33%
(64.11%)		 15.11%
(62.55%)
三連単 1.30%
(51.98%)		 1.60%
(56.22%)		 0.97%
(46.17%)		 1.67%
(72.08%)		 3.20%
(122.83%)		 1.61%
(42.35%)		 1.03%
(48.80%)		 15.11%
(57.03%)
総合 59.10%
(73.78%)		 58.97%
(72.92%)		 58.93%
(73.07%)		 63.33%
(95.56%)		 75.34%
(90.61%)		 63.66%
(73.21%)		 56.12%
(72.05%)		 88.77%
(66.39%)

これは今回のNDCG@10で選んだ場合。なんしても、40回だとやはり5時間掛かる。次はイテレーション数少し上げ、学習率下げたいから回数は減らそうかな。

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2026/08/27

学習時のCSVデータの使い方

退院後帰宅して早速PCに向かって相変わらずなんですが、Geminiがふと、学習データって一定割合で分割して学習用(train)と検証用(test)に分けて行われるのは知ってました。で、まあ、これって基本8:2とかでランダムに分割されて学習し検証されるんです。しかし、Gemini曰く、時系列の学習データをランダムに分割すると未来のデータを基に過去の予測するパターンも出てチートしてる事が指数に過剰に良く出る事があるから時系列的に過去と未来で学習と検証するべきですって話になり、その修正して再学習させてます。

まあ、取り掛かったのは当然今やってたランキング学習になんですが、これ、実際にはこれまでの回帰モデルにも言える事なので全モデルの学習しなおしになりそうorz

しかし、良いのか悪いのか、予測精度が落ちてる。これまで単勝27%、複勝58%、ワイド27%程度まで的中率が来てたのに、一律に2%程度落ち込んでるのでパラメーター調整からまた始めてます。

NumberOfLeaves: 351
NumberOfIterations: 5000
LearningRate: 0.007
MaximumBinCountPerFeature: 47
MinimumExampleCountPerLeaf: 120
FeatureFraction: 0.75
SubsampleFraction: 0.8
CustomGains: 0～250 = 0点, 251～1000は0.95乗に0～1000点

これを20回でスタートさせて今晩は寝ます。明日は久しぶりに出勤するので早めにね。これ単純に1回15～18分程度掛かるので6時間程度かかる筈で、朝4時頃に終わる予定。

[Loop 1] NDCG@1 = 0.7673
[Loop 1] NDCG@3 = 0.7747
[Loop 1] NDCG@5 = 0.7906
[Loop 1] NDCG@10 = 0.8511

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 25.96%
(80.43%)		 25.46%
(79.42%)		 26.12%
(80.35%)		 30.83%
(95.58%)		 38.81%
(94.98%)		 27.69%
(85.97%)		 24.23%
(77.26%)		 55.46%
(78.15%)
複勝 56.64%
(84.31%)		 56.78%
(83.76%)		 55.95%
(84.77%)		 64.17%
(85.83%)		 72.15%
(90.05%)		 61.93%
(86.29%)		 53.48%
(83.14%)		 88.08%
(82.56%)
枠連 14.63%
(78.57%)		 14.05%
(83.95%)		 14.68%
(71.57%)		 22.22%
(113.23%)		 --
(--)		 16.81%
(81.90%)		 12.98%
(72.47%)		 30.37%
(77.97%)
馬連 11.72%
(78.36%)		 11.66%
(80.31%)		 11.36%
(75.26%)		 17.50%
(93.50%)		 23.74%
(75.66%)		 13.47%
(70.06%)		 10.05%
(81.38%)		 24.60%
(74.14%)
ワイド 25.56%
(80.42%)		 25.93%
(80.65%)		 24.79%
(80.34%)		 30.83%
(78.17%)		 48.86%
(92.47%)		 30.28%
(79.16%)		 21.88%
(79.75%)		 46.74%
(79.53%)
馬単 6.51%
(75.95%)		 6.16%
(72.31%)		 6.68%
(80.58%)		 9.17%
(63.67%)		 11.87%
(76.07%)		 7.17%
(67.64%)		 5.81%
(78.71%)		 24.60%
(70.69%)
三連複 6.31%
(72.07%)		 6.93%
(59.05%)		 5.65%
(86.99%)		 6.67%
(50.58%)		 18.72%
(82.88%)		 9.15%
(75.51%)		 4.24%
(69.95%)		 15.05%
(68.96%)
三連単 1.48%
(73.92%)		 1.72%
(70.46%)		 1.28%
(78.78%)		 0.83%
(56.08%)		 5.02%
(155.75%)		 1.85%
(39.25%)		 1.03%
(78.10%)		 15.05%
(65.91%)
総合 57.71%
(78.00%)		 57.79%
(76.08%)		 57.11%
(79.88%)		 65.00%
(78.83%)		 76.26%
(95.41%)		 62.67%
(73.22%)		 54.39%
(77.59%)		 88.36%
(70.51%)

こんな感じでこれまで以上に低調^^;

追記 2026.8.28 5:32

[Loop 4] NDCG@1 = 0.7695
[Loop 4] NDCG@3 = 0.7752
[Loop 4] NDCG@5 = 0.7906
[Loop 4] NDCG@10 = 0.8513

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 25.67%
(79.83%)		 25.22%
(78.70%)		 25.76%
(79.76%)		 30.83%
(96.67%)		 36.99%
(91.83%)		 27.32%
(83.87%)		 24.10%
(77.40%)		 55.20%
(77.20%)
複勝 56.56%
(83.40%)		 56.72%
(83.78%)		 55.89%
(82.83%)		 63.33%
(85.67%)		 68.49%
(84.84%)		 62.55%
(87.11%)		 53.48%
(82.03%)		 88.57%
(82.10%)
枠連 14.31%
(75.84%)		 13.84%
(80.94%)		 14.17%
(68.08%)		 23.23%
(126.77%)		 --
(--)		 16.32%
(77.65%)		 12.73%
(70.43%)		 30.05%
(78.07%)
馬連 11.26%
(72.29%)		 11.19%
(75.95%)		 10.94%
(66.45%)		 16.67%
(100.83%)		 22.37%
(70.00%)		 13.10%
(76.11%)		 9.64%
(71.22%)		 24.17%
(70.46%)
ワイド 25.27%
(78.95%)		 25.58%
(79.93%)		 24.48%
(77.50%)		 31.67%
(85.08%)		 47.03%
(87.63%)		 30.53%
(83.67%)		 21.55%
(76.60%)		 46.57%
(76.77%)
馬単 5.85%
(62.92%)		 5.51%
(65.67%)		 5.77%
(56.21%)		 11.67%
(116.42%)		 11.42%
(76.39%)		 6.67%
(72.99%)		 5.07%
(58.35%)		 24.17%
(68.33%)
三連複 5.88%
(65.22%)		 6.34%
(54.70%)		 5.41%
(77.12%)		 5.83%
(50.00%)		 17.35%
(78.40%)		 8.53%
(81.61%)		 3.96%
(58.56%)		 15.02%
(65.71%)
三連単 1.19%
(42.81%)		 1.42%
(55.35%)		 0.97%
(28.98%)		 0.83%
(56.08%)		 3.65%
(138.13%)		 1.98%
(50.79%)		 0.70%
(31.55%)		 15.02%
(63.95%)
総合 57.66%
(70.08%)		 57.84%
(71.68%)		 56.93%
(67.11%)		 65.00%
(88.86%)		 73.06%
(89.60%)		 63.29%
(76.72%)		 54.39%
(65.77%)		 88.86%
(68.50%)

あまり伸びなかった。

[Loop 6] NDCG@1 = 0.7685
[Loop 6] NDCG@3 = 0.7751
[Loop 6] NDCG@5 = 0.7908
[Loop 6] NDCG@10 = 0.8512

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 25.90%
(80.56%)		 25.16%
(75.28%)		 26.37%
(84.92%)		 30.00%
(95.00%)		 37.90%
(91.78%)		 27.44%
(79.54%)		 24.31%
(79.88%)		 55.11%
(77.29%)
複勝 56.85%
(84.30%)		 57.08%
(83.58%)		 56.20%
(84.99%)		 62.50%
(84.92%)		 71.23%
(88.68%)		 61.80%
(84.71%)		 53.89%
(83.77%)		 88.25%
(81.98%)
枠連 14.60%
(77.30%)		 13.91%
(80.37%)		 14.74%
(71.65%)		 22.22%
(123.64%)		 --
(--)		 16.44%
(76.61%)		 13.06%
(72.63%)		 30.08%
(77.19%)
馬連 11.64%
(76.90%)		 11.72%
(79.50%)		 11.24%
(72.84%)		 15.83%
(96.08%)		 25.57%
(80.87%)		 13.23%
(72.87%)		 9.85%
(77.89%)		 24.40%
(69.73%)
ワイド 25.24%
(78.13%)		 25.52%
(76.61%)		 24.48%
(78.97%)		 31.67%
(88.00%)		 48.40%
(89.63%)		 30.16%
(78.06%)		 21.51%
(77.12%)		 45.93%
(77.11%)
馬単 6.22%
(70.46%)		 5.86%
(65.17%)		 6.32%
(74.01%)		 10.00%
(96.33%)		 13.70%
(85.75%)		 6.92%
(73.15%)		 5.32%
(68.19%)		 24.40%
(66.98%)
三連複 6.25%
(68.89%)		 6.87%
(59.50%)		 5.53%
(78.76%)		 7.50%
(65.50%)		 17.35%
(77.53%)		 9.77%
(92.06%)		 4.08%
(60.38%)		 15.02%
(64.63%)
三連単 1.39%
(49.79%)		 1.78%
(62.73%)		 0.97%
(24.33%)		 1.67%
(216.75%)		 5.02%
(157.21%)		 2.10%
(74.87%)		 0.82%
(31.73%)		 15.02%
(63.43%)
総合 57.89%
(73.24%)		 58.08%
(72.68%)		 57.17%
(71.31%)		 65.00%
(107.93%)		 75.34%
(95.92%)		 62.55%
(78.98%)		 54.76%
(68.95%)		 88.51%
(67.92%)

NDCG@5の最高値で選択した。にしても全然ダメだな。

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2026/08/22

大腸の憩室炎

今週月曜から盆休み明けで仕事再開して、火曜は筋肉痛が酷く、にしても腹筋の筋肉痛はこれまで無いのにとは思いながら、頑張って残業もして、帰宅して夕食は完食は出来ず、さっさと風呂入って寝る。水曜も午前中の仕事は済ませて、昼休憩でも腹ってか横腹が痛いのは、これ筋肉痛？って思いながら午後の仕事再開するけど、どう考えても筋肉痛に思えなくて、上長にその旨伝えて早退。

病院で症状説明すると消化器内科は午後休診日だからって整形外科に。レントゲン撮って、痛み止めは処方するけど内科も診てもらう？って確認され、当然お願いして、今度はCTとレントゲンでやっとわかったらしく、「入院出来ますか？」って事で1週間程度の入院という事で、本日4日目。来週は退院出来ると信じてますが、PCの無い生活は辛い🥵

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2026/08/16

脱SafeArray(JVGetsの安全な利用法)

JV-Linkの64bit版対応時にこれまでのJVGets時の対処でSafeArrayを使っている部分がエラーだしたので、その対応色々と試してSafeArray無しで行ける方法を見つけて対応してたんですが、そもそもこれって64bitでなきゃ出来ない訳じゃないだろうって思って32bitでもSafeArray無しで行けるか、ざっくりコード修正してフルセットアップ実行中。

Visual Studioのデバッグモードでフルセットアップ開始して既に3割以上来てますが、じわじわ使用メモリ増えてる感じはしますけど、メモリリークとか例のJVGetsで読み出しの度に解放ってのが出来てないで増えている訳ではなく、単にプロセスが進むにつれて増えてるだけな気がしてます。なので、この方法は問題ないって判断にします。

これ、解放がしっかり出来てないとフルセットアップ中に死ぬのかな?

既に半分以上過ぎた状態でこんなものなんですが、ああ、これSafeArrayの時と比べればわかりやすかったかもだが、もう、また戻して試すのは辛いorz

Copilotにちょっと相談してると、今のやり方はSafeArrayを使わない方式ではなく、「SafeArray を .NET が自動で byte[] に変換する方式」だと言われた(笑) まあ、でも、安全な使い方だって言われたから良いか。

    public static int SafeJVGets(out byte[] bBuff, out string strFileName, int iBuffSize = 105000)
    {
        bBuff = null;
        object objBuff = new byte[0];

        int iReturnCode = SaraD.clsJVLink.JVGets(ref objBuff, iBuffSize, out strFileName);

        if (iReturnCode > 0 && objBuff is byte[] returnedBytes)
        {
            if (returnedBytes.Length == iReturnCode)
            {
                bBuff = returnedBytes;
            }
            else
            {
                bBuff = new byte[iReturnCode];
                Array.Copy(returnedBytes, bBuff, iReturnCode);
            }
        }

        return iReturnCode;
    }

これが実際に使っている今のコードです。

随分時間が掛かったのは、裏でランキング学習が走ってるのとざっくりなコードでまだ余分な部分があるデバッグモードだからなのかは分からないが問題なくフルセットアップ出来るので採用します。これで余分なSafeArray関連のDLL周りの宣言不要になるしスッキリ出来る感じ。

追記 2026.8.16 21:43
やはりちょっと時間掛かってるのでCopilotに確認すると修正案って

    public static int SafeJVGets(out byte[] bBuff, out string strFileName, int iBuffSize = 105000)
    {
        object objBuff = new byte[0];

        int iReturnCode = SaraD.clsJVLink.JVGets(ref objBuff, iBuffSize, out strFileName);

        if (iReturnCode > 0 && objBuff is byte[] returnedBytes)
        {
            // ★高速化ポイント：論理長に揃える（昔の Marshal.Copy と同じ動作）
            if (returnedBytes.Length != iReturnCode)
            {
                // returnedBytes が SafeArray の物理長（例：4096）で来た場合、
                // 昔のコードと同じく「論理長 iReturnCode」に揃える
                bBuff = new byte[iReturnCode];
                Array.Copy(returnedBytes, bBuff, iReturnCode);
            }
            else
            {
                // ★ゼロコピー：物理長が論理長と一致している場合はそのまま使う
                bBuff = returnedBytes;
            }
        }
        else
        {
            // EOF or エラー
            bBuff = null;
        }

ほぼ同じ条件下で

10分弱短縮してるので良しとします。

追記 2026.8.17
昨夜上記の修正を32bit版にも適用してあったけど、疲れて本日帰宅後に試しました。昨日はうらでランキング学習とかも動かしてたけど、本日はそれ無しで素でフルセットアップさせました。

35分弱なら十分ですね^^

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