今挑んでる学習

3,366R	1点	芝(1,569R)	ダート(1668R)	障害(129R)	8頭以下(195R)	9～12頭(775R)	13頭以上(2396R)	多点
単勝	22.01% (79.89%)	19.06% (71.02%)	24.28% (87.09%)	28.68% (94.81%)	29.23% (70.10%)	24.52% (85.81%)	20.62% (78.78%)	50.89% (79.15%)
複勝	51.75% (84.38%)	47.36% (81.03%)	54.98% (87.08%)	63.57% (90.31%)	59.49% (78.36%)	57.29% (87.41%)	49.33% (83.89%)	86.16% (83.32%)
枠連	12.91% (89.34%)	12.46% (101.55%)	13.02% (80.38%)	16.82% (71.96%)	-- (--)	15.35% (92.49%)	11.35% (82.98%)	26.95% (81.24%)
馬連	9.51% (79.09%)	8.92% (82.76%)	9.89% (77.46%)	11.63% (55.50%)	17.95% (55.08%)	11.74% (88.13%)	8.10% (78.12%)	20.89% (72.89%)
ワイド	21.63% (83.79%)	19.76% (81.64%)	22.78% (84.66%)	29.46% (98.60%)	36.92% (66.97%)	28.26% (92.79%)	18.24% (82.25%)	40.79% (79.53%)
馬単	4.52% (66.57%)	4.08% (69.23%)	4.86% (65.87%)	5.43% (43.26%)	8.21% (33.79%)	5.55% (68.35%)	3.88% (68.66%)	20.89% (70.19%)
三連複	5.29% (69.55%)	4.97% (58.23%)	5.46% (79.70%)	6.98% (76.05%)	13.85% (68.92%)	7.23% (76.23%)	3.96% (67.45%)	13.34% (75.48%)
三連単	0.98% (66.84%)	1.02% (39.66%)	1.02% (97.57%)	0.00% (0.00%)	3.08% (80.97%)	1.29% (30.92%)	0.71% (77.30%)	13.34% (72.70%)
総合	53.09% (77.28%)	49.14% (72.57%)	56.00% (82.49%)	63.57% (66.19%)	64.62% (64.89%)	58.45% (77.76%)	50.42% (77.43%)	86.81% (74.55%)

これ、この所試してる学習で得たRMSE 1.4313なんですが、微妙な出来です。何がやばいって、歳を取ったからか、これに使った学習データが何年からだったかの記憶に自信がないorz いや、試しに検証で１年出来る様に2024.12.31までにしたのは覚えてます。スタートは前回2025.1.1にしたのでそれよりも少なくしてるんだけど、2018.1.1にしたか、その前の年にしたのか...

3,366R	1点	芝(1,569R)	ダート(1668R)	障害(129R)	8頭以下(195R)	9～12頭(775R)	13頭以上(2396R)	多点
単勝	22.16% (82.53%)	19.06% (76.89%)	24.28% (85.58%)	32.56% (111.86%)	28.21% (72.77%)	25.16% (89.03%)	20.70% (81.23%)	50.42% (78.82%)
複勝	52.14% (87.60%)	47.55% (84.57%)	55.70% (90.05%)	62.02% (92.79%)	61.03% (88.21%)	56.65% (87.64%)	49.96% (87.54%)	86.07% (83.46%)
枠連	12.32% (77.97%)	11.40% (86.70%)	13.09% (70.83%)	12.15% (76.45%)	-- (--)	13.94% (81.88%)	11.06% (72.05%)	26.42% (75.49%)
馬連	9.24% (72.76%)	8.16% (79.24%)	10.25% (67.94%)	9.30% (56.20%)	19.49% (78.15%)	10.32% (80.36%)	8.06% (69.86%)	20.50% (70.67%)
ワイド	20.74% (82.94%)	18.99% (82.52%)	22.12% (82.84%)	24.03% (89.30%)	35.90% (67.85%)	25.03% (84.63%)	18.11% (83.62%)	41.33% (82.78%)
馬単	4.93% (64.15%)	4.21% (67.41%)	5.52% (62.46%)	6.20% (46.36%)	10.77% (85.03%)	6.19% (75.07%)	4.05% (58.91%)	20.50% (68.84%)
三連複	4.81% (69.20%)	4.27% (68.90%)	5.22% (72.15%)	6.20% (34.81%)	11.79% (70.36%)	6.58% (67.95%)	3.67% (69.52%)	13.22% (78.21%)
三連単	0.89% (72.41%)	0.64% (85.98%)	1.08% (63.03%)	1.55% (28.76%)	3.08% (108.82%)	0.90% (26.17%)	0.71% (84.41%)	13.22% (75.98%)
総合	53.48% (76.17%)	49.14% (78.87%)	56.89% (74.38%)	62.02% (66.86%)	65.13% (81.60%)	57.29% (74.09%)	51.29% (75.89%)	86.57% (75.98%)

次点のRMSE 1.4314がこれ。狙いが悪いのかの判断に困ってます。もう少し粘ってみる価値があるのかがねぇ。このシリーズの新馬戦用はこれまで１回のみしかしてないけど、RMSE 1.7345で、

329R	1点	芝(214R)	ダート(115R)	8頭以下(31R)	9～12頭(91R)	13頭以上(207R)	多点
単勝	19.45% (67.26%)	21.96% (80.05%)	14.78% (43.48%)	32.26% (81.29%)	21.98% (64.62%)	16.43% (66.33%)	44.38% (60.75%)
複勝	51.67% (91.12%)	56.07% (93.50%)	43.48% (86.70%)	74.19% (95.48%)	54.95% (95.05%)	46.86% (88.74%)	83.89% (77.54%)
枠連	10.07% (71.29%)	14.20% (105.68%)	3.67% (17.98%)	-- (--)	10.99% (71.87%)	8.70% (64.15%)	18.35% (52.59%)
馬連	7.90% (72.25%)	11.21% (105.37%)	1.74% (10.61%)	25.81% (80.00%)	9.89% (159.56%)	4.35% (32.71%)	15.20% (44.27%)
ワイド	20.67% (94.92%)	25.23% (83.64%)	12.17% (115.91%)	51.61% (85.81%)	23.08% (89.12%)	14.98% (98.84%)	38.60% (81.04%)
馬単	3.95% (33.13%)	5.61% (45.56%)	0.87% (10.00%)	12.90% (50.00%)	3.30% (24.29%)	2.90% (34.49%)	15.20% (36.49%)
三連複	3.65% (45.65%)	5.61% (70.19%)	0.00% (0.00%)	25.81% (115.48%)	3.30% (34.40%)	0.48% (40.14%)	10.94% (55.08%)
三連単	0.61% (4.77%)	0.93% (7.34%)	0.00% (0.00%)	6.45% (50.65%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	10.94% (40.82%)
総合	52.28% (59.83%)	57.01% (73.06%)	43.48% (35.70%)	77.42% (79.82%)	54.95% (67.36%)	47.34% (53.18%)	84.50% (48.26%)

これはこれで微妙な出来。まあ、１回のみなので、もう少しやれば化けるかも?

何にしても、どうするのが良いのかは手探りなので時間が掛かっても下手な妥協はしたくないね。

4連勝したけど

無事に４連勝出来ました^^

もう少し勝てると思ったけど、欲はダメだよね。しかし、ネックは芝レースが勝負出来ないのが問題かと^^: まあ、その為に学習は続けてますが...現状では良いものが出ないのが辛い。

今年も既に１月が終わる

学習続けて早半年だし、今年もひと月が過ぎます。前回のバージョンアップ公開から５か月になり、変わり過ぎてるので急遽JRA-VAN公式申請は抜きに使いたい方には使えるようにリリースしました。まあ、リリースしたけど既に自分が使っているのは更に変わってますけどね。

開発続ける気力が続く限り、基本的には自分が使い易く、より良いアプリに出来ればと😁

三連勝

調子に乗って今週もダートメインと新馬と芝の気になるレースに挑みました。

若干ひやひやしながらですが、勝ち越しました。

学習も続けてます。ダート以外で芝のレースも挑めるモデルが出ればと思ってます。時系列オッズにも対応済ませたので、モデルが準備出来ればリリースしたいと思ってますが、モデルが準備出来なくても、この新たな機能を追加したものを古いモデルのままリリースをするかも知れません。今週のモデルの出来にもよりますが、一旦次期バージョンをリリースすると思います。

今朝出た最適RMSE

久しぶりに通常用の最適RMSE 1.4033が出たので検証してみましたが

1,500R	1点	芝(752R)	ダート(689R)	障害(59R)	8頭以下(124R)	9～12頭(367R)	13頭以上(1009R)	多点
単勝	22.87% (84.61%)	19.68% (70.98%)	25.11% (97.71%)	37.29% (105.25%)	39.52% (107.50%)	25.61% (90.41%)	19.82% (79.68%)	51.40% (77.47%)
複勝	51.07% (84.61%)	47.07% (81.84%)	53.56% (86.18%)	72.88% (101.53%)	65.32% (84.92%)	57.77% (92.04%)	46.88% (81.86%)	86.73% (82.12%)
枠連	12.45% (90.89%)	10.60% (68.79%)	13.67% (112.49%)	20.00% (79.56%)	-- (--)	15.53% (78.20%)	10.51% (89.47%)	25.82% (83.46%)
馬連	9.80% (89.66%)	8.11% (54.76%)	11.32% (129.88%)	13.56% (64.75%)	17.74% (52.42%)	12.53% (97.00%)	7.83% (91.57%)	21.27% (80.39%)
ワイド	20.67% (81.60%)	17.69% (67.37%)	22.93% (96.27%)	32.20% (91.69%)	37.10% (62.82%)	26.43% (84.55%)	16.55% (82.83%)	40.07% (83.49%)
馬単	4.93% (87.35%)	3.86% (57.33%)	5.81% (121.64%)	8.47% (69.66%)	11.29% (64.03%)	6.54% (135.40%)	3.57% (72.75%)	21.27% (78.27%)
三連複	6.00% (106.99%)	6.52% (132.75%)	5.37% (84.06%)	6.78% (46.27%)	14.52% (63.31%)	8.72% (82.21%)	3.96% (121.37%)	14.27% (68.98%)
三連単	1.07% (53.26%)	1.20% (33.98%)	1.02% (78.87%)	0.00% (0.00%)	3.23% (28.47%)	1.36% (51.12%)	0.69% (57.09%)	14.27% (68.84%)
総合	52.40% (84.77%)	48.54% (71.03%)	54.72% (100.81%)	74.58% (69.54%)	68.55% (66.21%)	58.31% (88.87%)	48.27% (84.58%)	87.27% (73.74%)

当然ながら悪くはないけど、まだまだ納得のいくものではないですね。まず、芝がダメ。もう少しと思って、更に学習させてますが...全くの運任せなのでもう半年続けても...ここまで12時間過ぎた今回の学習もダメそうだorz

無事に連勝するも

先週からやってるダート攻めなんですが、決して簡単には行きません(笑) 言っちゃうと先週のはラックです(笑) まあ、でも、勝てるかもって事で土日で試すも土曜日は微妙で本日もどうにかって感じで、やれやれでした。

取れたのは半分以下です。でも、プラス収支には来ました。内容的には、

買い方見ても分かると思うけど、全く自信が持てない買い方でどうにかって感じで当ててます。

何にしても勝てば良い(笑) ってか、勝てる買い方が出来るのが良い。でも、モデル的にはまだまだなのでひたすら学習させてます。

時系列オッズ

競馬やりだして予想アプリを色々使いました。JRA-VANの提供するデータを使って色々な事を見せてくれるアプリですが、もう何年か使ってませんがTARGET frontier JVはJRA-VANの一押しです。当初は使ってました。でも、これは色々なデータを色々な側面から見せてくれるけど、予想自体はしないアプリって認識です。これは異論がある方も居るかもですが、これが自分の感じた事です。

その中で、時系列オッズの取得と表示をした記憶はあります。でも、それほど気にしませんでした。っていうか、持論としてオッズはあくまで他人の予想の塊の結果。これが馬が走るか走らないかには直接的に影響しないので予想ファクターとしては不要と思ってます。ただ、なんとなくですが、世間的には気にする方が多いのかなって事ですね。何故って人気ランキングのターゲットのアプリの次は時系列オッズのアプリ。なのでちょっと気にしてみました(笑)

実装方法には若干悩みましたが、通常のオッズとは別にテーブルを作って格納する方法をとる事にしました。影響が通常のオッズ表示部分にも及ぶのを避ける形でね。で、まあ、ちょちょっとコーディングしてテスト的に実行してみると取得してデータベースに格納までは出来ました。

この後はどう見せるかなんだと思うけど、何見たいのかな?例えば、何分毎に1番の馬がオッズが何々で、ってのを見せるのか? これは簡単な話でまんま時系列オッズを表示すれば出来ます。でも、そんなの人間が見て何?いやね、例えば1番の馬が8:00には1.3倍だったのが8:05に3.2倍だったからって何? そんなの見ても何を得るの? でまあ、欲しそうな情報的にね、考えてみる訳です(笑) その昔、ターゲットで時系列オッズ見て思ったのは、たまに「え?何この投票?」ってのはその限られた期間に膨大な投票がされたのが気になった。それ以外は全く感じない。なので、それをうまく表示出来る工夫を考えてみます。

追記 2026.1.18 15:42
時系列オッズの取得はレース詳細画面で該当レースの時系列オッズの取得を可能にしますが、これ、欲しい方は提供されているもの全てを一括で簡単にって事だと思うけど、これの実装も考えてみます。

三連戦無事にプラス収支

なかなか良いモデルが得られない通常用ですが、実は昨日終わった学習がRMSE 1.4047とこれまでで2番目、しかも確かModel Builderの更新後としては最適だったかと思います。記憶違いで違うかもですが、ってか違うな(笑) 昨年末に出た1.4035は確か更新後だったかも。まあ、なんにしても今回のはコンパクトなモデルで40.9MBなので現行のさらだでも十分使えるはずって事で

1,500R	1点	芝(752R)	ダート(689R)	障害(59R)	8頭以下(124R)	9～12頭(367R)	13頭以上(1009R)	多点
単勝	22.53% (81.91%)	20.48% (73.52%)	23.95% (90.33%)	32.20% (90.51%)	37.10% (90.08%)	26.98% (98.64%)	19.13% (74.83%)	51.47% (77.38%)
複勝	51.53% (84.02%)	47.47% (78.42%)	54.86% (89.67%)	64.41% (89.49%)	62.10% (82.26%)	60.22% (92.18%)	47.08% (81.27%)	87.27% (84.40%)
枠連	12.68% (77.06%)	11.09% (59.72%)	13.52% (92.14%)	22.22% (95.11%)	-- (--)	15.53% (65.04%)	10.80% (76.31%)	27.50% (82.15%)
馬連	10.80% (80.14%)	9.97% (58.86%)	11.61% (102.51%)	11.86% (90.17%)	26.61% (100.40%)	12.26% (79.29%)	8.33% (77.96%)	22.67% (72.12%)
ワイド	21.93% (83.40%)	20.74% (74.72%)	23.08% (93.66%)	23.73% (74.24%)	46.77% (87.42%)	25.89% (71.55%)	17.44% (87.22%)	41.33% (85.56%)
馬単	5.87% (80.93%)	5.32% (54.27%)	6.39% (105.89%)	6.78% (129.15%)	18.55% (127.42%)	7.08% (118.15%)	3.87% (61.67%)	22.67% (70.00%)
三連複	6.13% (93.13%)	5.72% (49.57%)	6.68% (146.08%)	5.08% (30.00%)	11.29% (47.02%)	7.90% (63.81%)	4.86% (109.46%)	14.20% (90.94%)
三連単	1.13% (70.38%)	1.33% (71.50%)	0.87% (69.94%)	1.69% (61.19%)	3.23% (35.81%)	1.36% (121.28%)	0.79% (56.11%)	14.20% (111.44%)
総合	53.33% (81.44%)	49.73% (65.20%)	56.02% (98.82%)	67.80% (82.10%)	68.55% (81.49%)	61.58% (88.74%)	48.46% (78.10%)	87.60% (95.32%)

本日出勤ではありましたが、昨夜なんとなく気になるレースに投票してました。単純にダートが良いモデルです。で、まあ、小頭数の方が良さそうに見えます。で、手を出したのが本日の京都6Rのダート1800m 9頭立てなんですが、

本来馬単にも手を出すべきの所でしたが、ワイドは保険的に三連複はダートだから、三連単は9～12頭だからって事でのズバリな的中で、無事に三連戦をプラス収支で終わる事が出来ました。

取敢えず、勝てればOKなんで、これが継続出来ればとは思うのですが、今の学習は残り2時間程度なのに未だRMSE 1.4970なのでこの24時間はダメだったかなorz もう少し良いものを目指して継続しますけどね。

充電カイロ

現在の職場、滅茶苦茶寒いです。当然屋内なら暖房もきいてます。しかし、出入りするトラックが荷物の積み下ろしする場所で屋根はありますが、まんま外です(笑) 例えば明日朝の最低気温予想は-5.6℃です。業務開始時間からちょっとした午前9時の予想気温は0℃。ジジイにはこたえる気温なんだけど、服装的には着ればまだ何とかなる。でも、手は会社指定の作業時用手袋してるんですが、手の保護及び滑り止め的には機能するも保温性とか皆無(笑) 寒さで感覚が無くなるレベルなのでカイロを購入する事にしました。

今回も楽天で購入しましたが、

100円引きクーポン利用で2,580円。注文自体は金曜日帰宅後だったかと思いますが、本日朝無事に配送されました。で、早速充電してます。元々61%程度となってましたが、明日からの勤務で利用する為に満充電にしておくのが良いかなっとね。

amazonでも探してみたけど、まあ、なんとなくの選択です。凍える手を温めてくれれば問題ないですが、これ18時間最大ってなってますけど、60%からの充電でかなり時間掛かってます。大容量なバッテリーなのも良いですが、どの程度の耐久力があるのかも気になる所。まあ、燃えなきゃ良いけど(笑)

コードの最適化

学習している間はある意味暇な訳だけど、そんな時間もあまり無駄にしたくないので年末年始の連休中は「僕のヒーローアカデミア」の一気見とかしました。まあ、それだけではないですが、アプリのコードの見直しってか最適化を少しやったりしてます。

でもね、これ、はっきり言えばMicrosoftのコンパイラがどんだけタコかって話なんだが、40年程前に当時大型汎用機のFORTRANコンパイラの最適化フェーズ担当だったりしたので、こんなのコンパイラが自動で最適化して当然じゃないの?って話なんだが^^;

例えば、C#でSQLiteからデータ取得する際によくやる

kaisaibi = races.GetDateTime("開催年月日");

ですが、これ、実は

int ordKaisaibi = races.GetOrdinal("開催年月日");

としておいて、

kaisaibi = races.GetDateTime(ordKaisaibi);

とした方が、特にループとかで何度もする場合には効率アップになるそうです。ただね、そんなの態々ユーザーが面倒なコード書かなくともコンパイラが判断してやれば良いだけの話。これ以外でも、C#やまあVisual Basicの時にもよく書いた

Moji += "Sample";

って感じのもの。実はこれも数回程度なら問題ないけど、何十回、何百回となると効率が悪いとの事。

var sb = new StringBuilder();
sb.Clear();

といておいて、

sb.Append("Sample");

というのを繰り返す方が効率がいいらしい。で、出来上がった文字列を最終的に

Moji = sb.ToString();

としてやるのが望ましいとの事で、そんなのを試したりしてます。まあ、確かに早くなった気もします(笑) まあね、無料で提供されているVisual Studio communityではこんなもの? じゃあ、有償のProとかだとこんなの普通にコンパイラが最適化してくれてるのかな?

Model Builderでエラーが減った

先月更新来てたModel Builderでここの所は学習させてます。以前は結構頻繁にエラーが出て、トレーニング番号が飛んでたのですが、今回の更新後はゼロではないけど、随分と減りました。例えば今やっている通常用24時間学習なんですが、ここまで12時間程度で107回程終わってますが、98番が飛んでるだけです。まあ、だからといって良いものが出るのかは別。

通常用があまりにも良いものが出ないので、気分転換で新馬戦用も学習させましたが、これまでの最適RMSE 1.6720を超えるものは10時間学習7回やっても超えられなかった。

今回の最適RMSEは1.6788。1.6720のモデルは8.6MBでこちらは3.6MBと半分以下ですが、試しに検証させると

228R	1点	芝(157R)	ダート(71R)	8頭以下(26R)	9～12頭(70R)	13頭以上(132R)	多点
単勝	21.05% (82.46%)	24.20% (99.04%)	14.08% (45.77%)	30.77% (80.38%)	21.43% (65.57%)	18.94% (91.82%)	47.37% (77.02%)
複勝	50.88% (85.48%)	55.41% (94.08%)	40.85% (66.48%)	61.54% (78.46%)	48.57% (86.71%)	50.00% (86.21%)	83.33% (78.73%)
枠連	8.70% (78.21%)	10.17% (106.27%)	6.06% (28.03%)	-- (--)	5.71% (85.14%)	9.09% (63.86%)	22.83% (73.34%)
馬連	6.58% (110.18%)	8.28% (152.42%)	2.82% (16.76%)	11.54% (52.31%)	4.29% (78.71%)	6.82% (138.26%)	18.86% (88.74%)
ワイド	18.86% (89.52%)	22.93% (108.60%)	9.86% (47.32%)	46.15% (77.31%)	15.71% (66.71%)	15.15% (104.02%)	37.72% (79.02%)
馬単	3.51% (181.18%)	5.10% (263.12%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	2.86% (122.29%)	4.55% (248.11%)	18.86% (85.71%)
三連複	4.39% (125.39%)	4.46% (152.61%)	4.23% (65.21%)	15.38% (92.69%)	2.86% (50.43%)	3.03% (171.59%)	12.28% (114.90%)
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%)	12.28% (87.01%)
総合	51.75% (94.44%)	56.69% (122.52%)	40.85% (33.75%)	69.23% (54.45%)	48.57% (69.45%)	50.00% (112.98%)	83.33% (86.99%)

予想以上に悪くない。まあ、3連単が全滅なのはあれですが、RMSE 1.6720の

228R	1点	芝(157R)	ダート(71R)	8頭以下(26R)	9～12頭(70R)	13頭以上(132R)	多点
単勝	23.68% (105.22%)	26.11% (122.93%)	18.31% (66.06%)	38.46% (87.31%)	28.57% (97.71%)	18.18% (112.73%)	48.25% (73.71%)
複勝	49.56% (91.49%)	52.87% (87.96%)	42.25% (99.30%)	65.38% (82.69%)	57.14% (84.29%)	42.42% (97.05%)	85.09% (89.34%)
枠連	8.15% (57.77%)	10.17% (77.97%)	4.55% (21.67%)	-- (--)	7.14% (52.43%)	7.58% (52.73%)	21.20% (76.68%)
馬連	5.26% (28.90%)	5.73% (30.51%)	4.23% (25.35%)	7.69% (16.15%)	5.71% (32.29%)	4.55% (29.62%)	18.86% (87.34%)
ワイド	19.30% (120.18%)	21.02% (73.63%)	15.49% (223.10%)	34.62% (61.15%)	22.86% (82.14%)	14.39% (151.97%)	44.30% (102.47%)
馬単	3.51% (34.43%)	4.46% (44.01%)	1.41% (13.24%)	3.85% (13.85%)	5.71% (54.29%)	2.27% (27.95%)	18.86% (84.28%)
三連複	3.51% (62.32%)	5.10% (90.51%)	0.00% (0.00%)	15.38% (55.77%)	4.29% (65.71%)	0.76% (61.82%)	13.16% (66.43%)
三連単	0.88% (177.41%)	1.27% (257.64%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	1.43% (63.86%)	0.76% (272.58%)	13.16% (58.17%)
総合	51.32% (85.38%)	55.41% (98.79%)	42.25% (56.39%)	69.23% (45.27%)	58.57% (66.59%)	43.94% (100.80%)	85.09% (70.44%)

と比べても甲乙つけがたい感じではあります。

Microsoft Rewards 26回目

新年早々Microsoftがやらかしてくれたのでストリークがリセットされました。いくらやってもデイリーセットが反応せずアクセスしなかった事になりました。まあ、別にストリークはどうでも良いけど、一昨日には交換可能ポイントが貯まったのですが交換する時間がなかったので今朝しました。今回はamazonギフト。前回34日での達成は随分と早かったかな。しかも、本来なら2日前なので、実質は32日でって。まあ、大分せっせとRewardsポイントを稼ぎました。

焦りたくはない

ちょっと昨年を振り返ってみた所、8月初旬にML.NETのプレビューが更新された際に内部的に使うLightGBMのバージョンが最新になった事を受け、その対処をし、更にその為にモデルの再学習に取り組みました。つまり、もう5か月もひたすら学習させてます。

今回の途中でこれまで大体2004年以降からちょっと前に区切って学習データを用意し(これ、検証する期間を残す為に直前ではなく「ちょっと前」にしてます)、学習時間を調整して学習させてきました。せっかくAutoMLで利用するML.NETが更新されたのでAutoMLで試し、でも、納得いかずにModel Builderでもとかね。で、ふと、学習データの期間を狭める事を決断。まあ、これは特に確信があった訳ではないけど、本来機械学習にはある程度の学習するサンプルが必要でAutoMLでもModel Builderでも基本8割で学習して残り2割で検証されてる筈。なので2004年から(以前この理由は書いたかもですが、JV-Dataの出走別着度数データがこの年以降提供されてます)にする事で与えられる最大の学習データが良いのではとの判断からなんですが、通常用の学習データは2004.1.1～2025.7.31だと1.3GBとなり、これはModel Builder的にいうと学習データ1GB以上は3時間以上となってます。1GB未満なら1時間以上という事で、この一線超えるだけで3倍の時間を要するって事に。1GB未満でも24時間学習してた訳で、それ考えると72時間学習って事になり、まあ、色々試しはしましたがダメでした。まあ、それ以外でもAutoMLにしてもModel Builderにしても、AutoMLはどんなエラーなのか表示しますがModel Builderはもしかして詳細なログがどこかに出ているかもですが、Visual Studioに表示されるログは単に0から始まるトレーニングのカウントが飛んでいる事でエラーで飛んだんだなとわかる程度。まあでも、AutoMLではメモリ不足とか計算エラーとかなんです。そう、1GB超えた学習データでは特にメモリ不足にもなるんではないかと。あと、学習させる上で古いデータが必ずしも良い影響を与えるとは限らないのでは?って疑問もあり、現在使っているのは2015.1.1～2025.7.31です。これだと通常用でも678MBとまあ半分程度。色々な事があるとは思うけど、例えば競馬場改修工事による変化とか、調教技術、騎乗技術等の変化。古い過去データを使わない事で余分な雑念ではないけど傾向がより集中される可能性とかね。競馬予想もプロじゃないし、機械学習もプロじゃないけど自分の勝手な判断です。まあ、だからユーザーさんが勝手に自分が思う期間の学習データで好きに学習させる事も可能なのでトライして頂ければとは思います。

にしても、既に5か月挑んでるのに...そろそろ一旦めどをつけて新バージョンリリースにたどり着きたいと思ってます。

追記 2026.1.5 9:37

年末年始に続けて得られたモデルです。年越してから全く良いものが得られない😭