多変量回帰

 これまでは回帰モデルで色々とやってきました。言葉を知らなかったのですが、複数ファクターから複数ファクターを予測するのを「多変量回帰」というらしい。今実装している順位予測にはこれが欲しかったのですが、まあ、自分の勉強不足ってか、結果的にはAutoML自体が複数の目的変数をサポートしていないって事の様で、アイビー先生やグーグル先生に質問しても回答が得られなかったのはそんな理由からなんだと思います。自動機械学習では諸々調節して最適なモデルをって感じにしてくれますが、では、単に機械学習という感じにした場合はどうなのか。先日のLightGBMなんかでは可能っぽいです。なので、その辺りのコーディングにチャレンジしてみようかとは思います。

あっ、通常用24時間学習はやはりあのまま終わりました。つまり、22時間程度は無駄になってる感じです。更に言うと、最後のトライアルは18時間程やっている途中で時間切れです。また3日間学習とかをチャレンジしなきゃなのか悩みます。一応検証もしてはみました。

単勝:的中[21.22%] 回収[121.53%] 複勝:的中[48.13%] 回収[95.96%]
枠連:的中[11.99%] 回収[134.41%] 馬連:的中[8.77%] 回収[189.72%] 
ワイド:的中[19.72%] 回収[136.63%] 馬単:的中[5.14%] 回収[271.69%]
三連複:的中[5.60%] 回収[348.22%] 三連単:的中[1.53%] 回収[673.04%]
予想[6,912] 的中[3,406] (49.28%) 購入[¥4,769,200] 払戻[¥13,531,930 (283.74%)]

悪くはありませんが、ベストではないし、もう一息感は否めません。当然ですが、実戦配備なんてほど遠いですね。