何となく中途半端な新たな学習モデルなので

それ程気合入れて学習させてませんが、前回の検証結果がそれ程でもなかったので今回一気に

• 距離別着回数
• 競馬場別着回数

も追加しました。前回の追加時にも少し悩みましたが、素直に全て追加してます。いや、例えば距離別着回数なんですが、出走別着度数で提供されている18種類に分けられた距離別着回数なんですが、対象のレースが例えば芝1200mだったらその着回数のみにすればデータ量は抑えられます。しかし、他の芝1201-1400の着回数や芝1401-1600の着回数、更にダート1200mの着回数なんかがどの程度予想に影響するかは機械学習で判断させるのが理想と判断して全部入れました。その結果、2004年1月1日～2023年12月31日の学習データ出力に2時間半掛かり、出来たファイルは1.2GBとなりModel Builderでは先日も書きましたが使えないものになりました。まっ、だからって諦めるつもりもなくAutoMLで学習させてます。Model Builderにある学習データサイズでの学習時間なんですが、1GB超えたものは3時間となってます😧

24時間学習的に考えると3時間学習だと8回なので、それで開始してるので明日夕方にはどんなものが得られるかは判明するかと。

今後の予定としては新馬戦用にも同様とまでは行かないまでも出走別着度数からのデータを追加する事でちょっとでも精度が上がればと思うので追加していく方向で考えてます。