新たに走破タイム学習24時間してみた

 Model Builderで走破タイムの学習を２４時間してみました。

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|                          Experiment Results                        |
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|                               Summary                              |
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|ML Task: regression                                                 |
|Dataset: E:\My Project\MBSouha\SouhaTime.csv                        |
|Label : Souha                                                       |
|Total experiment time : 86400.0000 Secs                             |
|Total number of models explored: 149                                |
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|                        Top 5 models explored                       |
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|      Trainer                             RMSE       Duration       |
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|147   LightGbmRegression                  1.4038     1071.8800      |
|141   LightGbmRegression                  1.4039     1143.1580      |
|136   LightGbmRegression                  1.4044     1065.9490      |
|137   LightGbmRegression                  1.4049     941.6150       |
|132   LightGbmRegression                  1.4050     1009.8740      |
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な感じで進展はありました。いつもの検証(2024.1.1～2024.3.224)では

単勝:的中[25.52%] 回収[77.83%] 複勝:的中[55.68%] 回収[86.08%]
枠連:的中[13.37%] 回収[85.70%] 馬連:的中[9.52%] 回収[68.99%]
ワイド:的中[23.81%] 回収[94.85%] 馬単:的中[5.62%] 回収[75.48%]
三連複:的中[5.49%] 回収[50.77%] 三連単:的中[0.98%] 回収[28.30%]
予想[819] 的中[468] (57.14%) 購入[¥566,200] 払戻[¥459,100 (81.08%)]

となりました。ここまでのRMSE 1.4085はトータルでの的中率は上でしたが、今回のは部分的に向上してる部分もあり比較が微妙です。自分としてはメインなワイドが前回の23.44%な的中率から少し向上してる辺りは採用するに値するかなぁっと。

にしても、1.4の壁はなかなか厚いのかなぁ...