通常用も24時間学習

まあね、ちょっと微妙な感じなんですが、

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|                          Experiment Results                        |
|--------------------------------------------------------------------|
|                               Summary                              |
|--------------------------------------------------------------------|
|ML Task: regression                                                 |
|Dataset: E:\My Project\MBSouha\SouhaTime.csv                        |
|Label : Souha                                                       |
|Total experiment time : 86407.0000 Secs                             |
|Total number of models explored: 192                                |
|--------------------------------------------------------------------|
|                        Top 5 models explored                       |
|--------------------------------------------------------------------|
|      Trainer                             RMSE       Duration       |
|--------------------------------------------------------------------|
|117   LightGbmRegression                  1.3998     980.2580       |
|120   LightGbmRegression                  1.4000     1569.7460      |
|135   LightGbmRegression                  1.4009     978.2380       |
|108   LightGbmRegression                  1.4010     996.0560       |
|131   LightGbmRegression                  1.4013     984.2890       |
|--------------------------------------------------------------------|

2024.1.1～2024.3.31の検証結果は
単勝:的中[28.49%] 回収[92.28%]
複勝:的中[57.21%] 回収[86.48%]
枠連:的中[15.66%] 回収[94.77%]
馬連:的中[11.07%] 回収[81.04%]
ワイド:的中[24.45%] 回収[81.23%]
馬単:的中[6.23%] 回収[77.16%]
三連複:的中[7.50%] 回収[91.11%]
三連単:的中[1.96%] 回収[116.39%]
予想[867] 的中[506] (58.36%)
購入[¥686,100] 払戻[¥617,540 (90.01%)]
--芝--
単勝:的中[28.12%] 回収[105.08%]
複勝:的中[54.95%] 回収[89.19%]
枠連:的中[13.47%] 回収[81.89%]
馬連:的中[9.64%] 回収[61.04%]
ワイド:的中[21.09%] 回収[66.09%]
馬単:的中[5.99%] 回収[66.12%]
三連複:的中[6.51%] 回収[72.68%]
三連単:的中[1.56%] 回収[80.76%]
予想[384] 的中[214] (55.73%)
購入[¥302,200] 払戻[¥235,080 (77.79%)]
--ダート--
単勝:的中[27.62%] 回収[80.53%]
複勝:的中[57.68%] 回収[83.05%]
枠連:的中[16.86%] 回収[105.13%]
馬連:的中[11.80%] 回収[97.04%]
ワイド:的中[24.72%] 回収[87.59%]
馬単:的中[5.79%] 回収[84.43%]
三連複:的中[7.13%] 回収[84.37%]
三連単:的中[2.00%] 回収[143.23%]
予想[449] 的中[266] (59.24%)
購入[¥357,000] 払戻[¥341,340 (95.61%)]
--障害--
単勝:的中[44.12%] 回収[102.94%]
複勝:的中[76.47%] 回収[101.18%]
枠連:的中[22.58%] 回収[90.97%]
馬連:的中[17.65%] 回収[95.59%]
ワイド:的中[58.82%] 回収[168.24%]
馬単:的中[14.71%] 回収[105.88%]
三連複:的中[23.53%] 回収[388.24%]
三連単:的中[5.88%] 回収[164.41%]
予想[34] 的中[26] (76.47%)
購入[¥26,900] 払戻[¥41,120 (152.86%)]
==多点買い==
単勝:的中[54.56%] 回収[74.58%]
複勝:的中[87.77%] 回収[81.87%]
枠連:的中[30.18%] 回収[75.85%]
馬連:的中[23.53%] 回収[81.16%]
ワイド:的中[44.98%] 回収[80.98%]
馬単:的中[23.53%] 回収[75.90%]
三連複:的中[17.07%] 回収[77.29%]
三連単:的中[17.07%] 回収[71.00%]
予想[867] 的中[763] (88.00%)
購入[¥4,211,200] 払戻[¥3,137,980 (74.52%)]

大分良い感じになってきてるのかな?

今週末から新馬戦が始まる

まあ、その為ってか常に良い結果を求めてなんですが、昨夜新馬戦用の２４時間学習スタートさせてあったのですが、まだ残り４時間程度はあったと思うけど、これ以上進展が見込めないと判断して中断。

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|                          Experiment Results                        |
|--------------------------------------------------------------------|
|                               Summary                              |
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|ML Task: regression                                                 |
|Dataset: E:\My Project\MBShinba\ShinbaTime.csv                      |
|Label : Souha                                                       |
|Total experiment time : 70128.0000 Secs                             |
|Total number of models explored: 622                                |
|--------------------------------------------------------------------|
|                        Top 5 models explored                       |
|--------------------------------------------------------------------|
|      Trainer                             RMSE       Duration       |
|--------------------------------------------------------------------|
|125   LightGbmRegression                  1.6307     58.1990        |
|129   LightGbmRegression                  1.6314     58.3250        |
|150   LightGbmRegression                  1.6315     58.0730        |
|130   LightGbmRegression                  1.6315     58.7810        |
|143   LightGbmRegression                  1.6316     57.7200        |
|--------------------------------------------------------------------|

こんな感じで622トライアルとかしてて125で最適RMSEの後は超えられてません。何となく今朝出勤前に見たまま無駄に電気代使っただけな気がしたorz

追記 2024.5.30 20:52
でまあ、このモデルの検証すると
単勝:的中[11.11%] 回収[133.56%]
複勝:的中[40.00%] 回収[127.33%]
枠連:的中[2.22%] 回収[23.33%]
馬連:的中[0.00%] 回収[0.00%]
ワイド:的中[11.11%] 回収[218.44%]
馬単:的中[0.00%] 回収[0.00%]
三連複:的中[2.22%] 回収[27.56%]
三連単:的中[0.00%] 回収[0.00%]
予想[45] 的中[19] (42.22%)
購入[¥36,000] 払戻[¥23,860 (66.28%)]
==多点買い==
単勝:的中[35.56%] 回収[97.93%]
複勝:的中[71.11%] 回収[92.67%]
枠連:的中[11.11%] 回収[33.87%]
馬連:的中[4.44%] 回収[15.04%]
ワイド:的中[22.22%] 回収[111.41%]
馬単:的中[4.44%] 回収[13.11%]
三連複:的中[4.44%] 回収[78.83%]
三連単:的中[4.44%] 回収[43.04%]
予想[45] 的中[32] (71.11%)
購入[¥219,400] 払戻[¥111,210 (50.69%)]
となりました。Version 1.3.0公開時添付予定の新馬戦用学習モデルよりは改善されてます。

System.Data.SQLite.Core Version 1.0.119.0待ち

フォーラム覗いたら今朝方にもバグフィクスしてますね😅 まあ、分かっているバグ含めたものをリリースされるよりはちょっと待たされてもデバッグ済み希望ですね。なんにしても、重大なバグは修正されるバージョンではあるので、これを待ってこちらも新バージョンリリースする予定なんです。

当初はVisual StudioのバグじゃないかとMicrosoftに報告して...Microsoftがナイスなのはこの件に関して自分たちが白って判断したのなら、せめてそれを知らせてくれればもう少しこちらもストレスが減らせたんですけどね。

徐々にユーザー数も増えているのかも気になる所ではあります。問題無くってか、バグは色々とありました。更に見つかってないバグとかもあれば是非報告して頂ければ可能な限り対応したいと思ってます。まっ、公開しちゃったからにはユーザー様の少しでも利益につながるアプリに育ってくれればと。

ダービーは程々に荒れたけど、相変わらず下手ですね😖 安田はまだARS(?)だったかな?PATとかではなく固定電話...確かまだ携帯電話とかほぼ無縁な時代にアナログモデムでPAT投票してたんですが、当日というか前日なのか、多分雷にモデムやられてPATが使えない事が判明したんです。まあ、代わりのモデムを購入しに行くのも選択肢としてはありましたが、当日はARSで挑む事にしたのですが、PATでは馬連４頭ボックスで購入可能だったのにARSでは３頭ボックスまでなので１頭切って３頭で挑んで見事に切った１頭が来て１０万馬券取り逃した記憶があります。今週末は気合入れて挑んでみます😉

追記 20224.6.1 1:07
予想通りで、時差があるとはいえ現時点まだバージョンアップはされていません。まあ、基本アメリカのどこに拠点おいてMay XX, 2024としているのかは疑問ですが、カリフォルニア州とかで日本との時差17時間です。まあ、サマータイムに入っていれば16時間なんですが、期日守る気があるならって、期日なのかあくまでも予定を記載してたのなら可能な限りバグ潰して良い物をリリースすべく努力してるのかもなので、待つしかないですね。

Model Builderの学習データサイズの限界?

先日フル順位予測学習データサイズが1.08GBになりModel Builderが進まなくなったと書きましたが、何となくな予想的中で、実はファクター追加時に標準偏差と偏差値はダブルにしてたんです。これをCSVに出すと桁数も多いので当たり前ですがファイルがデカくなります。そもそも、自分の記憶ではML.NETだったかautoMLだったかでは学習データの基本はシングルなんです。なのでダブルにする必要性は疑問があるのでCSV出力に修正をしてシングルとしてファクター追加してCSVの再出力してみたら924MBで収まり、これだとModel Builderが普通に処理してくれてます。

ちょっとした手違いで昨夜24時間学習スタートさせたんですが、多少の違和感有りながら就寝。今朝出勤前に起床してPC確認して違和感が自分がModel Builderが小さい学習データなら行けるってのを確認する為に作成した1992.1.1～1992.1.31のデータで6時間程学習させてる事に気が付き即座に停止。本来の1992.1.1～2023.12.31の924MBデータでの学習を24時間で再スタート。既に12時間以上経ってますがここまでの最適RMSEは2.8796です。autoMLで行ったものを更に超えたものになりそうです。

若干今晩ってか現時点で線状降水帯が発生する可能性云々で停電に備えましょう的なメールが建築メーカーからメールが来てました。最悪なのは多分停電でPC落とされるとここまでの学習がパー! 自分のAutoMLプロセスではそれを避ける為に長時間学習でも適時モデルのセーブをしてます。まっ、これもこれまでの経験からですね😉

ここで一旦中止すればModel Builderも今の最適モデルをセーブしてくれます。が、そこから例えば残り11時間の学習を再スタートしたからってここまでの学習を基に継続してくれるのか、単に再度新たな学習をスタートするのか不明なのも困った所です。中断はせずに、明日朝に終了するのを待つ事にします。

第９１回 東京優駿(日本ダービー)

昨日は坊主😭 今日はきっと当たりが出る😉 走破予測では堅くて買えないので独自に

弥生の勝ち馬にデムーロが戻って期待してみます。相手にマイルがちょっと短くて距離延長がプラスになるかもなホープフル取消で実績残せてない穴目な所と相性が良くないのですがダービーだから武。ウォッカクラスかは別としてルメール負傷で皐月では結果残せてないけど馬券には絡みそうなので。

ダービーあまり取れた記憶はないけど、ダービーデーで全レース500円以上って事なので

早々と朝から全て投票済みです。24RとWIN5なので25件です。プラスで終われますように🙏

追記 2024.5.26 8:39
先日から統計学が全くダメなのに偏差値とか入れてます。標準偏差が0.49とかって多分力が拮抗してる感じなんだと勝手に理解してます。つまり、何が来ても不思議はない?

追記 2024.5.26 20:56
結果論ですが、

を見ると勝ち馬の前走除外は別としてちょっと納得な感じなのかな?で、武史はちょっとミスしてるのかな^^;

フル順位予測に新たなファクター追加

今回、フル順位予測に新たなファクター追加してみました。世間的によく聞かれる言葉で「偏差値」というものが「ものさし」的に利用されているかと思います。Copilotなりに質問ぶつければそれなりの回答が得られるかと思うので説明はここではしません。

追加したのは走破タイム予測のレースでの標準偏差と個々の馬の偏差値。学習データは前に説明した理由で1992.1.1～2023.12.31を用意(3時間強掛かりました)。出来た学習データは1.08GBとかなり大きくなりました。で、それが理由かは不明ですが、ここまで順調に利用していたML.NET Model Builderにかけようとしてもデータファイルを指定して詳細オプションに修正加えても次に進むボタンが有効にならず学習させる事が出来ませんorz これ、今後またMicrosoftに報告して修正してもらう事になるのかもですが、数カ月レベルの時間が掛かりますので自前のAutoMLに学習させてみました。

1時間学習を20回させてみました。最適RMSE 2.9788が出ました。ここまで学習データサイズ的に50分学習させてた最適RMSEは4.1681だったり、Model Builderでは3.3771だったりしたのに壁を突き破ったかな?

単勝:的中[26.75%] 回収[93.27%]
複勝:的中[54.61%] 回収[86.14%]
枠連:的中[13.86%] 回収[80.93%]
馬連:的中[10.20%] 回収[67.24%]
ワイド:的中[22.92%] 回収[83.20%]
馬単:的中[6.03%] 回収[75.04%]
三連複:的中[6.47%] 回収[83.19%]
三連単:的中[1.75%] 回収[113.73%]
予想[912] 的中[513] (56.25%)
購入[¥722,100] 払戻[¥616,590 (85.39%)]
--芝--
単勝:的中[24.63%] 回収[89.98%]
複勝:的中[52.49%] 回収[85.37%]
枠連:的中[11.65%] 回収[79.20%]
馬連:的中[8.96%] 回収[60.77%]
ワイド:的中[20.65%] 回収[68.01%]
馬単:的中[4.73%] 回収[62.91%]
三連複:的中[7.21%] 回収[107.79%]
三連単:的中[1.99%] 回収[165.62%]
予想[402] 的中[214] (53.23%)
購入[¥316,600] 払戻[¥285,340 (90.13%)]
--ダート--
単勝:的中[27.94%] 回収[97.35%]
複勝:的中[55.67%] 回収[86.68%]
枠連:的中[15.42%] 回収[80.37%]
馬連:的中[11.13%] 回収[72.61%]
ワイド:的中[23.53%] 回収[94.26%]
馬単:的中[6.72%] 回収[83.63%]
三連複:的中[5.67%] 回収[63.55%]
三連単:的中[1.68%] 回収[78.03%]
予想[476] 的中[277] (58.19%)
購入[¥378,600] 払戻[¥310,720 (82.07%)]
--障害--
単勝:的中[35.29%] 回収[75.00%]
複勝:的中[64.71%] 回収[87.65%]
枠連:的中[16.13%] 回収[108.71%]
馬連:的中[11.76%] 回収[68.53%]
ワイド:的中[41.18%] 回収[107.94%]
馬単:的中[11.76%] 回収[98.24%]
三連複:的中[8.82%] 回収[67.35%]
三連単:的中[0.00%] 回収[0.00%]
予想[34] 的中[22] (64.71%)
購入[¥26,900] 払戻[¥20,530 (76.32%)]
==多点買い==
単勝:的中[53.51%] 回収[83.75%]
複勝:的中[87.06%] 回収[83.18%]
枠連:的中[27.48%] 回収[73.50%]
馬連:的中[21.60%] 回収[67.11%]
ワイド:的中[43.53%] 回収[84.20%]
馬単:的中[21.60%] 回収[66.32%]
三連複:的中[13.49%] 回収[64.00%]
三連単:的中[13.49%] 回収[61.58%]
予想[912] 的中[796] (87.28%)
購入[¥4,428,400] 払戻[¥2,986,410 (67.44%)]

知識不足

近年競馬では出走頭数が18頭だと勝手に思い込んでました。で、その近年競馬とは何年までなのか?1991年ダービーには20頭も出走してたんですね😓 JV-Dataの仕様として18頭ではなく28頭なのは把握してましたが、古いレースだけだから基本18頭で行けると判断してたのですが...対応が面倒だし、その価値も低いのでパス。

これ、順位予測用学習データ出力でエラーになったので気が付きました。これまで学習データは1990.1.1～を使ってたのですが、1992.1.1～に変更します😉 自分自身が競馬に手を出したのは、確か1994年辺りからなので...古いレース映像で18頭以上のレースは見た事がありますが...まっ、対応する価値が見いだせたら検討します。

ドタバタの中

ちょっと自分自身も早まった感が否めないさらだの登録申請なんですが、してしまったものは責任をもって良い物にってか問題無く使って頂けるものにしなきゃとは思ってます。ただ、現実としては成績がまだまだなのは実感してます。

そこで、順位予測の学習データに新たなファクターを追加する事にしました。更に、当初さらだ公開時に添付する学習モデルには1990.1.1～2023.12.31にする事で2024.1.1～の検証を可能にする予定が提供する学習モデルが本来のものではなくなってたりの不祥事。再確認してみると、新馬戦用は本来のものの様なので、通常用の学習データの1990.1.1～2023.12.31を作成中。作成完了したのちに、学習させて理想的な最適RMSEの学習モデルが出来たのちに順位予測用学習データを作成して学習されるという作業になります。これじゃ多分今週末のダービーには間に合わないかもですが、最善を尽くします。

キリン 晴れ風

ビールは好きなんですが、コスト的な問題や健康的にな問題なんかで控えてたりします。ただ、ビール飲みたい気持ちはあります。基本キリン派でサッポロも好き。世間的にスーパードライとか人気が続いてるのは不思議に思ってたり。個人的にアサヒもサントリーもビールはNGです。世界レベルでいうと、ハイネケンやモルソンゴールドも好きなんですが、キリンビールはラガーを含め本当に好きです。アメリカに居た頃にはサッポロ黒ラベルも懐かしくてよく飲みました。

CMで気になってましたので購入してみました。美味い!かなり好みの味になってると思うので今後の選択肢になると思います。

第８５回優駿牝馬(オークス)

先週はワイ万当ててますがちょっと残念でした。本日ここまで坊主ではないですがやはり残念な感じです。走破タイムでの予測からでは旨味がないので独自に

としてみました。

こんな感じな夢馬券で行きたいですが、明日また変えるかもです。あれ?予想した時点では２千万馬券もあったのに...北村君期待薄なので明日は変えて挑むかと思います。

追記 2024.5.19 13:57
再度予想しなおしました。

津村君に期待で

本線はちょっと久しぶりに大きく行ってみました😉

流石NTT!

日本電信電話? 公社から民営化され今となっては知らない世代が大半な電話権利とか。あれって７万円強がうやむやにされたのは詐欺まがいな気がするのは?自分個人的には2回線分なので15万円程度なんですがね。まあ、確かNTT docomoも携帯権利ではないけど確かかなりの金額徴収してた記憶もあったりします。既に固定電話には決別してますが、携帯と光回線はdocomoなのでってかカードもdカードとにしてどっぷりな感じにしてます。dカードの改悪の次はdポイントクラブの改悪?お役所仕事が板についてて、そもそもサービスが地に落ちたのに更に改悪出来る経営トップの判断に脱帽ですね。

うちはドコモ光に今年１月に新築した自宅に引きましたので３年程度縛りがあります。その縛りがある間に改善されなければ全て乗り換えるのが普通ですよね。他の家族メンバーが納得するかは別として自分だけならNTTは捨てます。まあね、ここにこれ書いたからってNTTが改善する筈もないので３年後までに説得出来る代替え選択を吟味しておく必要はありますけどね。

ただ日本国内的に、ソフトバンクが携帯回線的には頑張っている様なんですが、会社自体がLINEの不始末とかPayPay含めた金融関連事業も考慮すると疑問は残るし、楽天もねぇ、プラチナバンドを得てかなり巻き返さないと赤字脱却出来ずに撃沈とかやめて欲しい。ああっ、別にauに遺恨があったりする訳ではないけど、ポンタ?ちょっと微妙に感じてたりします。

どの経済圏に自分を置くべきってか家族を含めてなんですが、dカードゴールドの利用額特典改悪でってか、まあ、ちょっと見越して三井住友ゴールドカードも現時点永年無料化は済んでたりってのもあり、若くないのに何でって気もありますが、生き抜く為に情報収集して最善の経済圏を探してみようかと。

バグ取り

プログラミングしてれば当然デバック作業はつきもの? まあ、完璧な人は必要ないかもですが、Copilotにしてもそもそも人間のレポート的なものから学習してるので最悪的外れなコードを教えてくれたりもありますので必須的な作業だと。当たり馬券が出なくてデバッグにあまりなってなかったりしたんですが、最近やっと適度に的中レースがあるので以前から気になっていたユーザー買い目データの的中判定や返還なんかの処理をデバッグがやっと進んだ感じです。Version 1.1.6が変更申請したまま通りませんorz 既にVersion 1.2.0をリリースする準備をしてますので、諸々全てがVersion 1.2.0でって事で再度変更申請する事になるかと。

それでも未だ的中のないWIN5とかはバグがあるかもなので、的中するのはほぼあり得ないのでテストデータ的に作成してテストを行う時間を作ってやらないととは思ってます。

中途半端な状態でリリースをVersion 1.0.0からしてますが、やはりこれってVersion 0.1.0とかテストリリース的にするべきだったかと後悔してたりします。まあ、後戻りは出来ないのでVersion 2.0.0には良い物になる様に努力していこうかと思います。

第１９回ヴィクトリアマイル

先週から調子が今一つなんですが、そろそろ大きいの取りたいですね。

走破予測ではちと堅すぎて買う気になれないので独自に考えてみました。多分、武に◎で飛ぶ法則を利用して

こんな感じで攻める予定です。ただ、寝て起きたらきっと更に大穴に行きたくなると思うのでまだ買ってません😜

追記 2024.5.12 11:30
予定通り予想しなおしました。

こんな攻めにしてみました😁

追記 2024.5.12 15:55
久しぶりにGIでワイ万ゲット!

でも、今週末プラス収支になりましたが、バグが多くて奮闘中😖

かなり重大なバグ

今日も朝からってか昨晩から色々と準備しながら実践に挑みつつ、検証機能を強化してました。作業中に３月末に今年度に向けた強化とか言って順位学習にファクター追加してるんですが、この検証機能は以前の順位学習モデルとファクター追加したモデルではそもそも物が違うので検証機能もそれ用に別に作成してあり、フラグで切り替える様に作ってたんですが、肝心のフラグ確認して切り替えるコードが抜けてるとか😖

で、修正と強化後に何度となくテストもしたので多分大丈夫な気がしますが、リリースビルドを作って動かすと１回目の検証が何もせずに終了してしまうんです。かまわずもう一度検証開始すれば動くので、多分ML.NETのモデルロード辺りのバグが悪さしてるんだと思います。これ、Visual Studio Community 2022上でデバッグ開始すると発生しないとか、これ以外にもリリースビルドにすると発生するバグは本当にMicrosoftにどうにかして欲しい。

ちょっと大きめな感じなバグ修正と機能強化なのでVersion 1.2.0としてリリースする事にしました。2024.4.1～2024.5.5で検証してみると各券種1点は

• SouhaTime.mlnet(RMSE 1.3856)
  単勝:的中[22.22%] 回収[78.19%]
  複勝:的中[54.17%] 回収[84.44%]
  枠連:的中[13.81%] 回収[87.48%]
  馬連:的中[12.22%] 回収[108.56%]
  ワイド:的中[28.61%] 回収[103.72%]
  馬単:的中[6.11%] 回収[115.83%]
  三連複:的中[7.50%] 回収[97.19%]
  三連単:的中[1.67%] 回収[100.69%]
  予想[360] 的中[197] (54.72%)
  購入[¥285,300] 払戻[¥277,040 (97.10%)]
• RaceJuniFull(RMSE 3.4368)
  単勝:的中[21.11%] 回収[132.42%]
  複勝:的中[52.22%] 回収[95.44%]
  枠連:的中[14.41%] 回収[101.32%]
  馬連:的中[10.00%] 回収[103.39%]
  ワイド:的中[22.50%] 回収[84.89%]
  馬単:的中[5.00%] 回収[74.11%]
  三連複:的中[4.72%] 回収[61.39%]
  三連単:的中[0.56%] 回収[18.67%]
  予想[360] 的中[190] (52.78%)
  購入[¥285,300] 払戻[¥239,050 (83.79%)]

って感じで、今回検証強化した多点買いの単勝上位3頭、複勝上位3頭、枠連1～3点(これ、上位3頭BOXを枠連にすると同枠とかで例えば18頭立ての16番・17番・18番だと3点が被るので1点って感じ)、馬連3頭BOX、ワイド3頭BOX、馬単3頭BOX、三連複4頭BOX、三連単4頭BOXで買った場合で作りました。

• SouhaTime.mlnet(RMSE 1.3856)
  単勝:的中[56.94%] 回収[95.57%]
  複勝:的中[90.00%] 回収[90.40%]
  枠連:的中[29.73%] 回収[81.94%]
  馬連:的中[25.28%] 回収[92.12%]
  ワイド:的中[51.39%] 回収[105.00%]
  馬単:的中[25.28%] 回収[91.29%]
  三連複:的中[18.89%] 回収[104.49%]
  三連単:的中[18.89%] 回収[99.39%]
  予想[360] 的中[324] (90.00%)
  購入[¥1,750,000] 払戻[¥1,697,140 (96.98%)]
• RaceJuniFull(RMSE 3.4368)
  単勝:的中[52.22%] 回収[112.24%]
  複勝:的中[89.17%] 回収[99.17%]
  枠連:的中[29.43%] 回収[89.75%]
  馬連:的中[22.78%] 回収[83.48%]
  ワイド:的中[42.78%] 回収[92.67%]
  馬単:的中[22.78%] 回収[78.15%]
  三連複:的中[13.33%] 回収[85.80%]
  三連単:的中[13.33%] 回収[75.96%]
  予想[360] 的中[321] (89.17%)
  購入[¥1,748,900] 払戻[¥1,450,590 (82.94%)]

ここの所、走破タイムで実践に挑んでますがどちらが正解とか...ワイドと三連複で行ってるので走破タイムがデータ的にも良く見えますが検証期間が短くて実際には甲乙つけ難い感じなんですよね😓

追記 2024.5.11 23:39
1回目の検証が何もせずに終了してしまう原因を調べてたら、やはり以前SQLiteの簡単なサンプルでも再現するリリースビルド生成時のバグが原因でした。無料で使わせてあげてるんだから我慢しろよっていうMicrosoftのスタンスがうんざりします。いやまあ、もしかしたらMicrosoftがじゃなくSQLiteがなのかもなんですけどね😞

追記 2024.5.12 0:21
犯人(?)はMicrosoftではなくSQLiteでした😓 既にMicrosoftにはレポートしてあったので、一応SQLiteもチェックしてレポートした方が良いかとフォーラム眺めてたら既に1年前にあげられてました。で、更に近日System.Data.SQLite.Core Version 1.0.119として修正版が出る模様なので、もうしばらくの辛抱です。

ドタバタの中での痛恨のミス

自作アプリのJRA-VANへのソフト登録申請が無事に通りました。しかし、そんな作業してる中でアプリの説明にも自分で書いていてやらかしました。アプリが利用する学習モデルはリリースアプリと自分が利用するものは違うものにしてるのですが、アプリのアップデートのインストール時には学習モデル上書きされます。なので違うの使うにはオプションでそのファイルを指定出来る様にしてるんです。しかし、リリース作業諸々で上書きしたモデルで本日実践に挑んでましたorz

先程Ver.1.1.4のソフト登録申請を行いました。既にサイトでは更新してあります。

第２９回ＮＨＫマイルカップ

前日でまだ天候馬場が不確定での予想なので変わる可能性はありますが

だと随分固い予想になってます。これじゃ買える馬券が無いので

評価眺めて人気薄で評価高めなのは１０番ウォーターリヒト。７番チャンネルトンネルは２・3走前はちょっと落としてたけど復調気配?１１番アレンジャーは勝ち切る力が微妙だけど、父ちゃんから和生に乗り替わってちょっと期待したい。ちょっと人気的には旨味が薄いものの２番ノーブルロジャーも可能性有る感じですね。

夢馬券(笑)

追記 2024.5.5 11:15
上記書いた時点ではやらかしている事にまだ気付いてませんでした。

これなら買えそうな予想です。

突撃です😉

第７２回京都新聞杯

先週はまずまずな出来ってかプラス収支で終われましたが今週はどうなるかです。好調キープ出来ればいう事なしでGWを終われます。

かなり魅力的な予想になってるのであまり土曜日の重賞とかの予想を上げたりしないのですが特別にアップです。

数値的な評価なんですが１戦１勝馬が３頭居て５番ウエストナウの評価が気にはなるのですが走破予測を信じて

で行きました。三連単本線来てくれればうれしいなぁ😉

Microsoft Rewards 12回目

前回より６１日目での獲得。実際には昨日可能だと思ったんですが、ちょっと色々と。というのも、これまではamazonギフト600円に5,250ポイントで交換してたんですが、前回気が付いたんですが、5,250→5,460になってました。前回それで交換してましたが、スマホでみると5,250のままだったので昨日試したんです。しかし、交換申し込むとエラーに。多分表示的には5,250のままだけど内部的には5,460に変わっていてポイント足りないって事でエラーになってたと予測。

ふと今日もいつもの様にRewardsにアクセスしてふと見ると交換先として楽天ポイントもある事に気が付きました。5,250ポイントで楽天ポイント660ポイントです。毎月の様に楽天市場も利用してますので迷わず交換しました。今後はしばらくこちらになるかと思います。

しかし、前回は５６日と書いてまして５日延びてます。以前少しの間獲得出来るポイントが極端に減った時期がありましたが、今回も日々10+30+10とプラスで5ポイントが数個って感じだったPCサイトなんですが、もう数週間程スピードクイズの30が無い状態で10+10+10な感じだし、5ポイントの奴も減り、更に○○をお得に検索とかがうまくクリア出来ない状態になりましたので期間がちょっと延びた原因だと。まっ、継続しますけどね。

ソフト登録申請がNG

初めての申請なので勝手が分かってなくて...審査中にバージョンアップしてたので審査NGとなってしまいました😱 まっ、分かったので今後は審査通るまで新たなバージョン公開はしません。それでも、何か気になれば変更はしますけどね😉 なので次回公開はバージョンが飛ぶ可能性も有りです。

しかし、審査申請時のバージョンと異なるとはいえ、そもそも通るのかなぁってのはちと心配です。でも、通らなくてもそれはそれだなぁ。ここでもアプリ公開サイトのURLさらしてるし、もしかすると誰かが既にダウンロードしてるかもだし...まあ、なる様になるってことだなぁともうしばらく待ってみます。

久しぶりにフォーム追加で

多分もう随分前にここにも書いてるかと思いますが、Visual StudioでWindowsアプリを開発してると開発環境と導入環境との差異吸収する処理にちょっと疑問はありました。当初は普通に規定値で進めるも、試しに仮想マシンで違う解像度のマシンでの動作見た時の衝撃!

これが現在のPCでってかWindowsマシンで主力な開発環境だと思えるもので作った時の結末なの? いや、別に自分の勉強不足とかは否定しないものの、相変わらずなMicrosoft品質には...本当に助けて欲しいって思います。

いや、他のプラットフォームでの開発がどうなのかは知りません。Linuxとかフリーで使えてっとか遊び程度に触りますが、自分のPCのメインのOSには絶対にしません。それでもMicrosoftはWindowsに対してどう?

ここ2日程度で多分10時間以上は無駄な時間を過ごさせて頂きました。48時間で各6時間寝たとして36時間。その内10時間って27%です。ここで、36時間のうち、食事や諸々の生活必須時間を仮に1時間/日として34時間に減らすとほぼ３割です。人間3割に寝るとして、このトラブルに対処した時間が３割? 残りの４割りの時間でって６時間程度になりますが、う～ん、トラブル対処の７時間越えの方が多いんでよね😓

ああっ、本題に戻りますが、久しぶりにプロジェクトにフォーム追加してちゃっちゃと処理して仕上げたんですが、実際には既にソフト登録申請をしてるので変なものでは問題かとテストもフルHDの仮想環境でも最低限の検証として行うと、全く自分なら受け入れられないレベル。自分が記憶飛ばしてるせいだと言えば否定はしないものの、そもそもの解像度違いでの動作があまりにも自動化されていない事への不満マックスです。初期値でAutoScaleModeがFontなのをすっかり忘れて今日もこの対処で数時間潰しました。

時代は4Kモニター?みんなが同じ解像度なら然程問題にはなりませんが...

TabPageに貼り付けたグラフコントロール

表示速度重視で実装した簡易モード。流石にちょっと思い、詳細モード同様にTabControlを使う標準モードして作ってみた。TabControlのTabPageに動的にchartコントロール、静的にLiveChart2のCartesianChartコントロールを別々のページに貼り付けてます。Formのロード時と別レース表示でこれらのサイズの調整をしてます。レースが変われば頭数が変わったりで調整は必要なのと、前回終了時のサイズに次回起動時に合わせるとデザイン時のサイズでは合わないからです。

症状としてはレース表示切替時には思い通りに行くのですが、ロード時に調整しても上手く行きません。Copilotに色々とアドバイス貰ってロード時にはまだコントロールが中途半端で.Shownとか.Layout、はては.Resizeとかまあ、Anchorプロパティとかも試しましたが思い通りの動作には出来ないので諦めました。DockをFillにするのが一番だと思いますが、それだとTabControlの隣に表示しているDataGridViewと合わない。TabControlにはグラフ以外にDataGridViewを貼ったページもありグラフコントロールの位置を上部にマージン作って合わせてるのでDockをFillには出来ない。これと同様にAnchorも左右のみ指定してみたけどこの上部のオフセットがAnchor指定で変わってしまう。

昨夜4～5時間Copilotに振り回されたけど断念して最初の表示ではグラフのサイズが合ってないとQAに記述して逃げる判断となりました😓

これが初回表示状態のChartコントロール。

レース移動して戻ってくればこんな感じ。

こちらはCartesianChartの初回で

戻ってくると。あっ、棒グラフの色を特に指定してないとランダムに変わるっぽい(笑)

で、ここでちょっとした問題を発見。キー入力の場合、以前ちょっとここでも書いたかもなんですがフォームでKeyPreviewプロパティをTrueにすればフォームのキーイベントで一括して処理が記述出来るんですが、マウス入力にはPreview的なものはないのでフォーム上全てのコントロールのマウスダウンイベントにフック付けてます。しかし、どうやらCartesianChart上でマウス操作すると2重にイベントが発生してる感じでワンクリックなのに2レース移動しちゃう。Chartコントロールは動的に貼り付けてるので、それが功を奏してなのか問題無いのでちょっとCartesianChartも動的に配置する方向で修正してみます。

追記 2024.5.2 9:08
CartesiaChartも動的に配置してみましたが改善されず、当たり前ですが配置する前にフックして配置するとCartesianChart上ではマウスクリック反応せず。これ、LiveChart2自体まだベータなんですが何か他のコントロールとは動作が違ってるっぽいです。
これもQA記述で逃げておきます😓

追記 2024.5.2 9:24
ちょっとダメ元で、全てのコントロールにフック付けた後にCartesianChartをTabPageに貼り付けて、CartesianChartには個別にフック付けた所、問題解決しました。全てのコントロールにフック付ける時にフォーム上のコントロールを回帰的に探してフックしてるんですが、貼り付けた後だと上手く行かない感じですね。