新たな学習モデル

先日行った48時間学習で現行の学習モデルではそれ程向上は見込めない気がしてきたので次の手を打つ事にしてみた。当初出走別着度数から諸々計算したものをファクターとして使った事がありましたが、提供時期が2004年以降ってのが気になったり、処理時間が微妙に長かったので止めました。

馬毎レース情報からはほぼ有効な項目はファクターに入れてるので出走別着度数からもファクターとして有効な項目を入れてみる事にしました。

• 平地収得賞金累計
• 障害収得賞金累計
• 総合着回数
• 馬場別着回数
• 馬場状態別着回数
• 距離別着回数
• 競馬場別着回数
• 脚質傾向
• 騎手データ諸々
• 調教師データ諸々

辺りが使える感じですが、今回はこの中から4つ入れてみました。今後も他の追加を検討しようと思います。

走破タイム予測の学習モデルはこれまで最適RMSEが1.39辺りでしたが、現在Model Builderで24時間学習させている最中ではありますが、既に1.3500まで来てます。ちょっと期待してみたりしてます😉