検証処理のバグ修正

痛恨のバク発見!検証処理は当然1レース毎にしてます。前券種100円づつ購入なので枠連発売有無によって8種か7種なので800円か700円なのになぜか700円と600円にしてました。なので券種毎の回収率は問題無いんですが全券種だと問題があります。なのでこれまで記載のトータルでの回収率が間違えでした。

• ShinbaTime.mlnet(RMSE 1.6493)
  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[¥36,000] 払戻[¥87,460 (242.94%)]

• SouhaTime.mlnet(RMSE 1.3871)
  単勝:的中[28.37%] 回収[89.69%]
  複勝:的中[59.17%] 回収[89.32%]
  枠連:的中[16.16%] 回収[95.77%]
  馬連:的中[11.65%] 回収[82.92%]
  ワイド:的中[23.88%] 回収[80.57%]
  馬単:的中[7.50%] 回収[98.72%]
  三連複:的中[6.46%] 回収[90.52%]
  三連単:的中[1.38%] 回収[79.73%]
  予想[867] 的中[522] (60.21%)
  購入[¥686,100] 払戻[¥605,990 (88.32%)]

• RaceJuniFull.mlnet(RMSE 3.4440)
  現在上記学習モデル採用した学習データを基に24時間学習中
  単勝:的中[23.79%] 回収[86.34%]
  複勝:的中[47.92%] 回収[79.40%]
  枠連:的中[12.07%] 回収[84.35%]
  馬連:的中[9.10%] 回収[70.24%]
  ワイド:的中[19.19%] 回収[79.56%]
  馬単:的中[5.48%] 回収[69.88%]
  三連複:的中[5.15%] 回収[125.50%]
  三連単:的中[0.88%] 回収[66.78%]
  予想[912] 的中[446] (48.90%)
  購入[¥722,100] 払戻[¥597,460 (82.74%)]

これが現在の検証結果となります。

追記 2024.4.20
やっとフル順位予測学習が終わりました。

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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 : 86400.0000 Secs                             |
|Total number of models explored: 173                                |
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|                        Top 5 models explored                       |
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|      Trainer                             RMSE       Duration       |
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|169   LightGbmRegression                  3.4440     695.6100       |
|130   LightGbmRegression                  3.4640     619.4950       |
|171   LightGbmRegression                  3.4656     694.2620       |
|158   LightGbmRegression                  3.4704     641.6450       |
|170   LightGbmRegression                  3.4715     748.0690       |
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