最適なRMSE

 ML.NET Model Builderの今のトレーニングのメトリックの種類ではなんとなく値がどの程度ならって感じがあるので、CSVデータを先週末まで用意して両方とも２４時間で学習して今週末に備えてみようかと思います。実戦での検証方法をまだ導入してませんが、週末にでも考えてみます。その日の集計出力は作り込んだのでそこにプラスして学習モデルの予想結果と、まあ外部指数もついでだから入れてみようかと思います。

通常用では1.5辺りがボーダーで、理想は前回1.4433が最高でしたからそれ以上なら期待出来るかと。新馬戦用は2.0198とかでしたのでまずは2.0未満更に通常用に近づければなお良いかと思ってます。

今少し気になっているのはチューナーの選択です。それぞれのトレーニング時間が当初デフォルトでしているより明らかに長いんですが、メモリックスの種類がなのかチューナーなのかが分かってません。明日朝に終わった後チューナー変えて試してみたいかも。