順位学習24時間

順位学習も24時間してみました。ちょっと前に69時間程度してたけど、今回は週末の競馬の関係も考えて24時間にしました。

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|                          Experiment Results                        |
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|                               Summary                              |
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|ML Task: regression                                                 |
|Dataset: E:\My Project\MBJuniFull\RaceJuniFull.csv                  |
|Label : Juni                                                        |
|Total experiment time : 86406.0000 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                  3.3771     365.0530       |
|143   LightGbmRegression                  3.3771     359.2980       |
|141   LightGbmRegression                  3.3882     385.9890       |
|144   LightGbmRegression                  3.3936     294.8100       |
|124   LightGbmRegression                  3.4006     397.2630       |
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ちょっとこれまでに無いパターンで2つが同一首位だった。今回の最適RMSE 3.3771はこれまでのを超えたものの3月末までを検証すると

単勝:的中[21.27%] 回収[88.48%] 複勝:的中[48.46%] 回収[89.71%]
枠連:的中[11.11%] 回収[65.81%] 馬連:的中[7.68%] 回収[61.22%]
ワイド:的中[18.86%] 回収[82.18%] 馬単:的中[3.84%] 回収[58.89%]
三連複:的中[4.61%] 回収[80.87%] 三連単:的中[1.10%] 回収[92.68%]
予想[912] 的中[456] (50.00%) 購入[¥630,900] 払戻[¥560,350 (88.82%)]

で、ここまで検証的に良いRMSE 3.4668の検証

単勝:的中[21.38%] 回収[88.56%] 複勝:的中[50.00%] 回収[91.90%]
枠連:的中[12.07%] 回収[77.22%] 馬連:的中[8.00%] 回収[58.02%]
ワイド:的中[19.08%] 回収[83.55%] 馬単:的中[4.06%] 回収[49.92%]
三連複:的中[4.17%] 回収[82.85%] 三連単:的中[0.66%] 回収[50.89%]
予想[912] 的中[468] (51.32%) 購入[¥630,900] 払戻[¥525,820 (83.34%)]

より的中率が下がったけど回収率が上がった事になる。内容的にみると1点目の複勝率が下がったけど、2点目と3点目の精度が向上してるって結果なんだと。ただ、それでも走破タイムの通常用モデルの的中率には届かない結果です。まあ、順位予想は新馬戦も含めてますので単純な比較は出来ませんけど。