念のために新馬戦用も24時間学習

新馬戦は数が限られてますが念の為に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\MBShinba\ShinbaTime.csv                      |
|Label : Souha                                                       |
|Total experiment time : 86400.0000 Secs                             |
|Total number of models explored: 1094                               |
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|                        Top 5 models explored                       |
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|      Trainer                             RMSE       Duration       |
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|353   LightGbmRegression                  1.6493     47.3240        |
|524   LightGbmRegression                  1.6494     102.7630       |
|512   LightGbmRegression                  1.6498     102.6670       |
|369   LightGbmRegression                  1.6498     45.0750        |
|380   LightGbmRegression                  1.6501     47.1910        |
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最適は353と全1,094の半分以下でしたので12時間で十分だという結果でした。

単勝:的中[15.56%] 回収[182.00%] 複勝:的中[42.22%] 回収[97.33%]
枠連:的中[6.67%] 回収[33.78%] 馬連:的中[6.67%] 回収[37.33%]
ワイド:的中[15.56%] 回収[202.22%] 馬単:的中[4.44%] 回収[42.67%]
三連複:的中[4.44%] 回収[315.33%] 三連単:的中[4.44%] 回収[1,032.89%]
予想[45] 的中[19] (42.22%) 購入[¥31,500] 払戻[¥87,460 (277.65%)]

これ、実はここまでの新馬戦用最適RMSE 1.6474ってのが2024.3.26にあるんですが

単勝:的中[17.78%] 回収[165.11%] 複勝:的中[40.00%] 回収[89.33%]
枠連:的中[6.67%] 回収[56.67%] 馬連:的中[4.44%] 回収[24.44%]
ワイド:的中[8.89%] 回収[121.11%] 馬単:的中[0.00%] 回収[0.00%]
三連複:的中[2.22%] 回収[174.44%] 三連単:的中[0.00%] 回収[0.00%]
予想[45] 的中[18] (40.00%) 購入[¥31,500] 払戻[¥28,400 (90.16%)]

よりもトータルの的中率は良かったりします。こんなのも悩みの種ですね^^;