先週末は散々な結果ってか坊主

オッズマスターズも終わり若干気を抜いてたのは間違いないが、リアルマネーを捨てるつもりは常にないです。7月も中央競馬としては先週末で終わり。例えば新馬戦。

31R	RSME 1.6647(MB)	RSME 1.6532(MB)	RSME 1.9625(MB)
単勝	16.13%(88.39%)	6.45%(17.42%)	22.58%(165.81%)
複勝	32.26%(54.19%)	35.48%(56.77%)	38.71%(77.10%)
枠連	5.26%(25.79%)	0.00%(0.00%)	10.53%(35.26%)
馬連	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	3.23%(10.97%)
ワイド	12.90%(71.29%)	12.90%(41.61%)	12.90%(42.90%)
馬単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)
三連複	3.23%(22.26%)	9.68%(84.19%)	9.68%(106.13%)
三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)
総合	32.26%(33.09%)	35.48%(26.27%)	45.16%(55.76%)

採用しているモデルは右のRMSE 1.9625です。でも、総合的にみればまだまだです。

233R	RMSE 1.3955(MB)	RMSE 1.4030(MB)	RMSE 1.3512(MB)
単勝	24.03%(73.65%)	27.90%(98.58%)	27.04%(101.85%)
複勝	49.79%(75.71%)	56.22%(90.26%)	58.37%(92.10%)
枠連	10.00%(80.35%)	11.50%(70.35%)	9.50%(57.60%)
馬連	6.87%(67.38%)	9.01%(69.79%)	9.44%(63.26%)
ワイド	15.88%(58.20%)	23.18%(79.79%)	24.46%(80.64%)
馬単	3.43%(40.30%)	5.58%(81.07%)	4.72%(54.08%)
三連複	5.15%(137.21%)	4.29%(40.86%)	6.44%(128.11%)
三連単	0.86%(172.75%)	1.29%(40.60%)	1.72%(83.26%)
総合	50.64%(88.33%)	57.08%(71.43%)	58.80%(83.06%)

後何が出来るのか...もう一段上に行かないとなかなかリアル馬券で常勝組にはなれない感じですね。ああっ、これも右のRMSE 1.3512を使ってます。まっ、どちらも先月末までのデータを学習させたCK版の学習モデルです。機能追加の方向性としては間違ってはいないとは思うけど、更なる何か見つける必要がありそうです。

オムロン クッション・マッサージャー HM-350

もう10年以上前にこの製品の古いモデルを購入して長年愛用してきたのですが、昨年建替えの引越時にACアダプターを捨ててしまい、壊れた訳ではないですが本体も処分する事になったのですが、やはり無いと体のメンテナンスで困るので楽天の買い回りで購入しました。以前のモデルと比べると一回り大きくなった気がします。型がどれだったか既に不明ですが、今回のHM-350はちょっと進化もしてます。前のは電源ボタン1つのみで停止→動作→ヒーター・オン→停止でしたが、このモデルは動作ボタンとヒーターボタンが独立し、動作ボタンは停止→動作→振動→停止となってます。

基本的にパソコンチェアーに座りながら使ってます。腰がちょいちょい痛くて辛い時に使用してきました。今後は脚にも使える様なのでベッドで試してみようかと思います。ああ、全モデルは5千円程度だった記憶で、まあ10年も経てば物価上昇もあったりで6,260円で購入。買い回りで10倍程度にはなってたのでコスパは良いかと思います。

Model Builder vs AutoML

• 新馬戦
  

  25R	RMSE1.9625(MB)	RMSE2.0171(AM)
  単勝	20.00%(165.20%)	24.00%(101.60%)
  複勝	36.00%(76.40%)	40.00%(67.20%)
  枠連	14.29%(47.86%)	0.00%(0.00%)
  馬連	4.00%(13.60%)	0.00%(0.00%)
  ワイド	16.00%(53.20%)	8.00%(16.40%)
  馬単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)
  三連複	12.00%(131.60%)	4.00%(21.60%)
  三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)
  総合	44.00%(61.75%)	40.00%(27.35%)

• 通常用
  

  191R	RMSE1.3512(MB)	RMSE1.4237(AM)
  単勝	28.80%(100.63%)	23.04%(80.89%)
  複勝	60.21%(91.68%)	54.45%(87.80%)
  枠連	10.49%(65.37%)	7.41%(40.86%)
  馬連	10.47%(72.15%)	5.76%(31.26%)
  ワイド	26.70%(89.27%)	21.47%(66.39%)
  馬単	4.71%(55.86%)	2.62%(32.25%)
  三連複	7.33%(151.15%)	4.71%(69.53%)
  三連単	2.09%(101.57%)	1.57%(62.20%)
  総合	60.73%(91.45%)	55.50%(59.25%)

ここまででそれぞれの学習方法での良さげなモデルの比較です。MBがModel BuilderでAMがAutoMLです。これ見るとやはりModel Builderに軍配が上がる感じ。ML.NET v4.0.0の正式リリース時にLightGBM v4.4.0最新版とか吸収してくれていると結果がまた変わってくるかもですがどうなるのかってか何時になるのかが気になる。

追記 2024.7.26 15:55
先程確認すると8時間程前にLightGBM v4.5.0がリリースされてます。ML.NETは.NETのバージョンに追従してバージョンが上がるとかどこかで見たのですが、.NET9がリリースされないと出ないのか気になる所。

AutoMLでの新馬戦用モデル

通常用の前に新馬戦用は済ませてます。CSVファイルは22.9MBなので学習時間は10分なんですが、600、900、1,000秒として適当な回数でやった所の各秒数でのベストだと

• RMSE 2.0062(600秒)
  

  25R	1点	芝(23R)	ダート(2R)	多点
  単勝	20.00%(66.80%)	13.04%(50.87%)	100.00%(250.00%)	64.00%(98.67%)
  複勝	36.00%(58.00%)	30.43%(51.74%)	100.00%(130.00%)	96.00%(78.67%)
  枠連	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(94.00%)
  馬連	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	24.00%(67.87%)
  ワイド	16.00%(88.80%)	17.39%(96.52%)	0.00%(0.00%)	44.00%(87.60%)
  馬単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	24.00%(86.07%)
  三連複	12.00%(170.80%)	13.04%(185.65%)	0.00%(0.00%)	20.00%(61.70%)
  三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	20.00%(73.13%)
  総合	40.00%(50.85%)	34.78%(50.86%)	100.00%(50.67%)	96.00%(77.04%)

• RMSE 2.0086(900秒)
  

  25R	1点	芝(23R)	ダート(2R)	多点
  単勝	16.00%(43.20%)	8.70%(25.22%)	100.00%(250.00%)	60.00%(89.47%)
  複勝	40.00%(56.40%)	34.78%(50.00%)	100.00%(130.00%)	88.00%(72.27%)
  枠連	7.14%(25.00%)	7.69%(26.92%)	0.00%(0.00%)	7.14%(26.15%)
  馬連	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	12.00%(14.27%)
  ワイド	16.00%(65.60%)	17.39%(71.30%)	0.00%(0.00%)	40.00%(66.67%)
  馬単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	12.00%(19.33%)
  三連複	4.00%(21.60%)	4.35%(23.48%)	0.00%(0.00%)	12.00%(369.50%)
  三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	12.00%(519.83%)
  総合	40.00%(26.56%)	34.78%(24.48%)	100.00%(50.67%)	88.00%(312.00%)

• RMSE 2.0171(1,000秒)
  

  25R	1点	芝(23R)	ダート(2R)	多点
  単勝	24.00%(101.60%)	17.39%(88.70%)	100.00%(250.00%)	56.00%(81.07%)
  複勝	40.00%(67.20%)	34.78%(61.74%)	100.00%(130.00%)	92.00%(66.80%)
  枠連	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(32.75%)
  馬連	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	24.00%(45.33%)
  ワイド	8.00%(16.40%)	8.70%(17.83%)	0.00%(0.00%)	40.00%(46.67%)
  馬単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	24.00%(52.80%)
  三連複	4.00%(21.60%)	4.35%(23.48%)	0.00%(0.00%)	4.00%(5.40%)
  三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	4.00%(4.03%)
  総合	40.00%(27.35%)	34.78%(25.34%)	100.00%(50.67%)	92.00%(25.36%)

となってまして、これも選択に悩む感じになってます。900秒の多点回収率が良いのは7/13福島5Rで三連複36,170円と三連単304,630円がヒットしての事です。これは特に今更な事なので、それよりもやはり1,000秒単勝の結果が良い感じだし、新馬戦で複勝4割的中は上出来なモデルなんじゃないかと思ってます。

オッズマスターズは3,765位orz まあ、途中で学習モデル選択ミスなんかもあったので次回以降には新馬クラス脱出出来ればと更に良い学習モデルを探求していきます。

AutoMLでの学習中

この所はAutoMLでの学習中です。通常用CKの学習はCSVファイルが1.23GBという事で、学習時間は3時間超となってます。10,800秒なんですが、キリが良い所で10,000秒で行ってます。これ、20回指定して15回が既に終わってます。

SouhaTimeCK10000_14025.zip 193,851,873
SouhaTimeCK10000_14158.zip 154,115,310
SouhaTimeCK10000_14237.zip      9,731,292
SouhaTimeCK10000_14268.zip    41,948,764
SouhaTimeCK10000_14400.zip 204,609,049
SouhaTimeCK10000_14429.zip      1,591,457
SouhaTimeCK10000_14600.zip      1,551,700
SouhaTimeCK10000_14634.zip          634,816
SouhaTimeCK10000_14719.zip          312,165
SouhaTimeCK10000_14832.zip          183,049
SouhaTimeCK10000_14916.zip      1,200,324
SouhaTimeCK10000_15057.zip   33,240,935
SouhaTimeCK10000_15609.zip          334,315
SouhaTimeCK10000_16494.zip          314,662
SouhaTimeCK10000_16868.zip          272,611

こんな感じでなかなか1.4未満にならないです。後ろの数字はファイルサイズです。ここまでのトップ3は

• RMSE 1.4025
  

  191R	1点	芝(103R)	ダート(79R)	障害(9R)	多点
  単勝	15.18%(51.62%)	12.62%(41.46%)	17.72%(67.22%)	22.22%(31.11%)	49.74%(68.88%)
  複勝	48.69%(79.32%)	45.63%(78.25%)	53.16%(83.92%)	44.44%(51.11%)	84.82%(76.46%)
  枠連	9.26%(82.35%)	8.05%(113.68%)	10.96%(47.26%)	0.00%(0.00%)	29.63%(104.92%)
  馬連	4.71%(54.92%)	4.85%(82.52%)	3.80%(20.51%)	11.11%(41.11%)	19.37%(62.32%)
  ワイド	19.37%(72.09%)	15.53%(74.95%)	22.78%(70.25%)	33.33%(55.56%)	41.88%(69.70%)
  馬単	1.05%(10.10%)	0.00%(0.00%)	2.53%(24.43%)	0.00%(0.00%)	19.37%(63.88%)
  三連複	5.24%(44.66%)	4.85%(43.40%)	2.53%(36.84%)	33.33%(127.78%)	16.23%(60.81%)
  三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	16.23%(52.49%)
  総合	49.21%(48.75%)	45.63%(53.11%)	54.43%(43.77%)	44.44%(42.46%)	85.34%(61.39%)

• RMSE 1.4158
  

  191R	1点	芝(103R)	ダート(79R)	障害(9R)	多点
  単勝	17.28%(63.46%)	15.53%(74.85%)	17.72%(49.62%)	33.33%(54.44%)	45.03%(85.32%)
  複勝	51.31%(86.28%)	50.49%(94.95%)	50.63%(74.68%)	66.67%(88.89%)	85.34%(85.43%)
  枠連	14.20%(197.72%)	10.34%(172.64%)	19.18%(233.01%)	0.00%(0.00%)	25.93%(142.14%)
  馬連	8.38%(120.05%)	4.85%(121.46%)	11.39%(124.56%)	22.22%(64.44%)	18.85%(89.77%)
  ワイド	20.94%(102.93%)	16.50%(106.50%)	25.32%(104.56%)	33.33%(47.78%)	38.74%(82.74%)
  馬単	4.19%(57.43%)	1.94%(22.33%)	7.59%(109.75%)	0.00%(0.00%)	18.85%(103.89%)
  三連複	6.28%(52.15%)	6.80%(57.77%)	5.06%(46.96%)	11.11%(33.33%)	14.66%(76.98%)
  三連単	2.09%(69.84%)	1.94%(75.05%)	2.53%(71.01%)	0.00%(0.00%)	14.66%(92.39%)
  総合	52.88%(91.72%)	52.43%(89.07%)	51.90%(100.51%)	66.67%(40.00%)	85.34%(93.40%)

• RMSE 1.4237
  

  191R	1点	芝(103R)	ダート(79R)	障害(9R)	多点
  単勝	23.04%(80.89%)	24.27%(100.29%)	20.25%(58.61%)	33.33%(54.44%)	46.60%(75.65%)
  複勝	54.45%(87.80%)	55.34%(91.65%)	54.43%(87.34%)	44.44%(47.78%)	85.34%(78.76%)
  枠連	7.41%(40.86%)	6.90%(34.94%)	8.22%(49.04%)	0.00%(0.00%)	19.75%(62.68%)
  馬連	5.76%(31.26%)	4.85%(24.56%)	6.33%(40.89%)	11.11%(23.33%)	15.18%(58.48%)
  ワイド	21.47%(66.39%)	18.45%(55.92%)	22.78%(78.86%)	44.44%(76.67%)	37.70%(70.77%)
  馬単	2.62%(32.25%)	2.91%(25.15%)	2.53%(45.19%)	0.00%(0.00%)	15.18%(58.30%)
  三連複	4.71%(69.53%)	4.85%(39.03%)	5.06%(117.22%)	0.00%(0.00%)	14.66%(59.11%)
  三連単	1.57%(62.20%)	1.94%(77.96%)	1.27%(48.73%)	0.00%(0.00%)	14.66%(53.60%)
  総合	55.50%(59.25%)	56.31%(56.61%)	54.43%(65.89%)	55.56%(28.00%)	85.34%(59.38%)

鬼門と思われたファイルサイズは今回は行けてるのは???です。これ見るとやはりRMSE値だけではモデル選択の指標としては微妙な事が分かります。

追記 2024.7.27 8:58
10,000秒20回が今朝方終わりました。最適RMSEは1.4021と残念な感じなんですが

191R	1点	芝(103R)	ダート(79R)	障害(9R)	多点
単勝	19.90%(74.24%)	18.45%(89.22%)	17.72%(46.84%)	55.56%(143.33%)	48.17%(83.35%)
複勝	53.93%(92.83%)	47.57%(89.81%)	59.49%(91.65%)	77.78%(137.78%)	85.86%(83.30%)
枠連	12.96%(130.56%)	10.34%(138.39%)	16.44%(124.79%)	0.00%(0.00%)	27.78%(111.36%)
馬連	7.85%(90.26%)	5.83%(88.06%)	8.86%(96.08%)	22.22%(64.44%)	18.85%(85.17%)
ワイド	20.94%(83.61%)	15.53%(78.45%)	26.58%(94.43%)	33.33%(47.78%)	41.36%(80.14%)
馬単	4.71%(76.23%)	3.88%(78.25%)	5.06%(75.44%)	11.11%(60.00%)	18.85%(94.71%)
三連複	5.24%(115.81%)	3.88%(39.32%)	6.33%(224.94%)	11.11%(33.33%)	13.61%(73.61%)
三連単	1.05%(71.99%)	0.00%(0.00%)	1.27%(156.84%)	11.11%(151.11%)	13.61%(88.29%)
総合	54.97%(91.19%)	49.51%(73.94%)	59.49%(113.77%)	77.78%(88.31%)	86.39%(87.70%)

もう少し学習させれば1.4未満にまで行けるのかが気のなる所です。まっ、だからって良い物になるのかは何ともなんですがね。

順位フルCKの学習で

先週末も結局土曜日は良かったが、日曜日が酷い物でした。オッズマスターズは多分残念な結果しか見込めません。まあ、それは仕方ないとはいえ、より良い学習モデルを探す作業は続けてます。先月末までの新馬戦用と通常用のCK版学習モデルから順位フルCK学習モデル用のCSVファイルを出力して、もう３回程Model Builderで24時間学習を試みてます。しかし、どうもおかしい感じです。24時間学習させても12トライアル程度?それって各トライアルに2時間も掛かってる。いや、以前数日学習とかAutoMLで行った時にそれこそ長いトライアルは丸1日以上とかもありました。これ、確かに自分のPCは既に購入してからもう丸5年? 2018年8月なので来月で丸6年になるなぁ。CPUはi7 8700とかで今となってはかなり非力のも事実なんですが、色々と順調に行き、馬券的に上手く利益出せればi9とかのかなり高価なの使って組みたい気もするし、モバイル系では既に発売になっているCore UltraとかだとAI処理に対する能力もかなり上がってるとかなんとか? 今後デスクトップのCPUでもその路線に行くのかは不明だけど、それプラスGPUをフルに活用して機械学習させればもっと良い学習モデルが短時間で見付けられるようになるのかも興味はある。

まあ、ない物ねだりは別として、今月前半に順位フルCK実装して学習モデルを得た際には、こんな感じではなく、普通に最適RMSE 2.9041とかの物が出てたんですが、その24時間で12トライアルだった際の最適RMSEは3.6572。ちょっと微妙なので...ここ最近はModel Builderのみで来てましたが別にAutoMLでも可能です。って事で先程AutoMLで24時間学習スタートさせました。既に6トライアル目とかでここまでの最適RMSE 3.1954とかです。この結果は明日夕方には分かるので、それを確認後に新馬戦用と通常用のCK版のAutoMLもやって、その後に再度順位フルCK用CSV出力してそれを使った学習と...またしばらくはPCをフル稼働で頑張ってもらうしかないかなぁ。

ああっ、Model Builderで出来たRMSE 3.6572の学習モデルは59.3MBなんですが、それ使って予想させようとするとモデルのロードでメモリ不足のエラーが出て使えないorz 相変わらずどこで何が悪いのか不明な状態での試行錯誤は辛いですorz

追記 2024.7.24 7:40
少し前に夜勤から帰宅してPC確認して愕然と...久しぶりのAutoMLで忘れてました。Model Builderでは24時間学習とかで普通に86,400秒と指定するのですが、AutoMLは自分で作ったので若干違うんです。学習時間はCSVファイルの大きさから推薦される時間にして、それを何度繰り返すかって指定します。これ忘れて86,400秒１回としてたので９トライル目が延々と終わらないまま24時間経過で終了してました。学習時間を長くすると何故かトライアルが長くなる傾向はこれまで経験から何度となく遭遇しあまり良い事ないと思ってましたので、適正な学習時間で何度か繰り返して良い物が出るのを期待する。
今回の場合、適正な学習時間は1時間なので3,600秒24回とすれば24時間やってくれます。って事で、まっ、折角なので新馬戦からやっていきます。

まだ途中ですが

 2024.7.1～2024.7.14の通常用の現状です。

• SouhaTimeCK13522.mlnet
  

  127R	1点	芝(69R)	ダート(52R)	障害(6R)	多点
  単勝	30.71%(97.09%)	28.99%(106.52%)	28.85%(79.81%)	66.67%(138.33%)	55.12%(72.28%)
  複勝	60.63%(97.87%)	56.52%(90.87%)	61.54%(102.31%)	100.00%(140.00%)	84.25%(76.54%)
  枠連	11.43%(56.86%)	9.09%(43.27%)	14.00%(71.80%)	--(--)	25.71%(54.73%)
  馬連	7.87%(38.98%)	5.80%(27.54%)	9.62%(51.54%)	16.67%(61.67%)	18.90%(45.43%)
  ワイド	25.20%(83.39%)	17.39%(58.84%)	32.69%(109.62%)	50.00%(138.33%)	45.67%(65.64%)
  馬単	5.51%(38.50%)	4.35%(41.30%)	5.77%(28.85%)	16.67%(90.00%)	18.90%(45.72%)
  三連複	4.72%(51.42%)	1.45%(6.09%)	7.69%(111.73%)	16.67%(50.00%)	11.81%(46.50%)
  三連単	1.57%(19.61%)	0.00%(0.00%)	1.92%(21.73%)	16.67%(226.67%)	11.81%(49.49%)
  総合	62.20%(60.54%)	57.97%(46.90%)	63.46%(72.17%)	100.00%(120.71%)	85.04%(52.87%)

• SouhaTimeCK13462.mlnet
  

  127R	1点	芝(69R)	ダート(52R)	障害(6R)	多点
  単勝	25.98%(78.03%)	24.64%(81.88%)	19.23%(51.54%)	100.00%(263.33%)	55.91%(89.03%)
  複勝	56.69%(84.49%)	55.07%(81.45%)	53.85%(82.69%)	100.00%(135.00%)	87.40%(84.49%)
  枠連	12.38%(67.43%)	12.73%(62.91%)	12.00%(72.40%)	--(--)	22.86%(77.24%)
  馬連	10.24%(55.12%)	10.14%(51.88%)	7.69%(53.85%)	33.33%(103.33%)	20.47%(67.85%)
  ワイド	24.41%(85.20%)	21.74%(93.19%)	25.00%(76.54%)	50.00%(68.33%)	42.52%(81.65%)
  馬単	4.72%(39.06%)	2.90%(30.87%)	3.85%(33.65%)	33.33%(180.00%)	20.47%(68.88%)
  三連複	7.87%(133.46%)	7.25%(178.26%)	7.69%(83.46%)	16.67%(51.67%)	15.75%(60.53%)
  三連単	0.79%(35.28%)	0.00%(0.00%)	1.92%(86.15%)	0.00%(0.00%)	15.75%(59.52%)
  総合	59.06%(72.36%)	57.97%(72.81%)	55.77%(67.51%)	100.00%(114.52%)	87.40%(66.90%)

こちらも最適RMSEだけでは判断出来ないパターン? それとも、やはり以前から気にしてたんですが、なるべく直前のデータまで学習させると結果が良い?上は先月末まで学習させてまして、後者は昨年末までなんですよね。それと、まだ途中の意味ですが、今現在昨夜から２４時間学習させてまして明日朝とかに学習が終わる予定なんです。上にあげた学習モデルは取敢えず４日前に一度学習させてたものです。

機械学習って１度やれば良いって事ならある意味簡単なんですが、学習させる度に色々なパターンが出てきます。これが良いのか悪いのかは別として、やり込んで良い物を得た者の勝ちなんだなぁとね😉 それは作者として優位かは別なんだと思います。なので興味がある方は時間を費やせば...

追記 2024.7.20 6:31
先程終わった学習は最適RMSE 1.3512でした。

127R	1点	芝(69R)	ダート(52R)	障害(6R)	多点
単勝	29.92%(102.60%)	27.54%(118.12%)	28.85%(79.42%)	66.67%(125.00%)	54.33%(74.49%)
複勝	60.63%(95.43%)	59.42%(100.00%)	59.62%(87.50%)	83.33%(111.67%)	90.55%(85.93%)
枠連	11.43%(78.86%)	10.91%(84.91%)	12.00%(72.20%)	--(--)	26.67%(84.50%)
馬連	12.60%(90.79%)	11.59%(96.96%)	11.54%(81.15%)	33.33%(103.33%)	22.05%(87.59%)
ワイド	29.13%(97.40%)	26.09%(103.91%)	30.77%(92.12%)	50.00%(68.33%)	47.24%(87.38%)
馬単	5.51%(61.73%)	2.90%(42.75%)	5.77%(73.27%)	33.33%(180.00%)	22.05%(87.93%)
三連複	7.87%(174.49%)	2.90%(131.16%)	11.54%(240.38%)	33.33%(101.67%)	14.96%(64.86%)
三連単	2.36%(97.32%)	1.45%(94.49%)	1.92%(86.15%)	16.67%(226.67%)	14.96%(66.04%)
総合	61.42%(100.29%)	60.87%(96.84%)	59.62%(101.67%)	83.33%(130.95%)	90.55%(73.97%)

本日分はこれから出勤なので昨晩済ませてますが、明日はどれで行くのがベストか悩みます。

まず新馬戦用モデルの選択として

2024.7.6～2024.7.14で検証してみると

• ShinbaTimeCK19625.mlnet
  

  17R	1点	芝(16R)	ダート(1R)	多点
  単勝	17.65%(202.94%)	12.50%(203.12%)	100.00%(200.00%)	52.94%(146.67%)
  複勝	29.41%(79.41%)	25.00%(77.50%)	100.00%(110.00%)	82.35%(87.25%)
  枠連	12.50%(43.75%)	12.50%(43.75%)	--(--)	12.50%(29.17%)
  馬連	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	35.29%(122.35%)
  ワイド	17.65%(67.65%)	18.75%(71.88%)	0.00%(0.00%)	41.18%(112.94%)
  馬単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	35.29%(168.33%)
  三連複	17.65%(193.53%)	18.75%(205.62%)	0.00%(0.00%)	29.41%(142.50%)
  三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	29.41%(192.52%)
  総合	41.18%(75.51%)	37.50%(77.33%)	100.00%(44.29%)	82.35%(161.34%)

• ShinbaTimeCK19579.mlnet
  

  17R	1点	芝(16R)	ダート(1R)	多点
  単勝	17.65%(56.47%)	12.50%(47.50%)	100.00%(200.00%)	47.06%(122.35%)
  複勝	41.18%(58.24%)	37.50%(55.00%)	100.00%(110.00%)	76.47%(67.45%)
  枠連	37.50%(143.75%)	37.50%(143.75%)	--(--)	37.50%(29.17%)
  馬連	11.76%(42.94%)	12.50%(45.62%)	0.00%(0.00%)	23.53%(79.02%)
  ワイド	23.53%(42.94%)	25.00%(45.62%)	0.00%(0.00%)	35.29%(39.61%)
  馬単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	23.53%(107.25%)
  三連複	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	11.76%(13.68%)
  三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	11.76%(35.74%)
  総合	47.06%(35.91%)	43.75%(35.42%)	100.00%(44.29%)	76.47%(53.20%)

一概に最適RMSE値では判断出来ないパターンなのかな? 上は昨日９時間程度学習させて出た最適RMSEです。学習データは先月末までです。

タイガー魔法瓶(TIGER) 炊飯器 5.5合 土鍋圧力IH 土鍋ご泡火炊き 日本製 連続ノンストップ加熱 多段階圧力 24時間保温 お手入れ簡単 内なべ3年保証 ブラック JPL-H10NK

炊飯器はここまでパナのSR-SPX105-PKを2015年12月9日にamazonで購入して使ってきました。昨年自宅の建替えで引越したりした時に妻が開かないって事で色々と苦労もありましたが、そこは対処して開かなくならない様に工夫してしのいでました。娘が新しいのを買えばって言われてたので検討してはいました。米はやはり美味しく炊けるのが一番です。色々情報は集めてまして、まっ、そもそも今のパナ製の炊飯器もサンヨー譲りのって話だったのですが微妙な感じでした。

先日タイガーの電気ポットを購入してますが、別にタイガー信者になったつもりはありませんが、先月最上位モデルの発売で15万円程度が徐々に...ってのはまあね、馬券的に調子が良ければ検討したかもですが、ここの所の状態ではねぇ。って事でプライムデーセールで最上位モデルの下の準プレミアムってモデルではありますが、84,800円がセールで67,840円(-20%オフ)って事で先程発注しました。配送は週明けの7月22日ですが、丁度仕事が休みだしってのもありました。

土鍋って事で妻が割らなきゃ良いかなぁとね。その辺りだけがちょっと気になる点ですが、最上級ではないのがどこまで差があるのかは気になる所です。別にこれまでより激旨な炊き上がりを期待する訳ではないですが、不味いって感じでない事を願いたいです。この辺りは実際に炊き上がった米を食べてみない事にはなんともですね。

追記 2024.7.22
本日15時過ぎに届きました。自分のメモってかスマホのカレンダーアプリには午前中と入れてたんですが、amazonに確認したらプライムデーセール中に時間指定とかは出来なかったとの事で勘違いかもです^^; で、晩御飯で早速普通に標準モードで白米炊いてみた。炊飯スタート前に時間空けてスタートする機能とかはまあ普通にあっても不思議が無い機能ですが、使って３０分後に炊飯スタートさせるとか使って炊き上がりの音がブザーが標準で他のメロディ3種ありましたが妻はブザー音を選択。まあ、食べた感じとしてはこれまでの炊飯器との差が分かる程では無かったです。9年前に購入したパナ製が優秀だったのかは不明ですが...まあ、メンテってか、使用後に洗うのがこれまで内鍋以外に内蓋、蒸気出口、保温時の水入れとあったのが内鍋と内蓋の2つに減ったのは妻の負担が軽減したのは良かった。
ああ、土鍋ですが、3年間は割っても保証してくれるらしい😉

蒸気レスVE電気まほうびん とく子さん PIG-J300

今朝いつもの様に朝食でコーヒーを入れる時には問題無く動いてたのに、少し前にまたコーヒー飲もうとした時に、お湯が一瞬出た後に電気ポットがお亡くなりになりました。象印の２０２０年3月に9,480円で購入したCV-GA30-TAだったのですが、4年4カ月って短命だった感じですね。以前使ってたパナ製のは古くなったので買い替えた記憶なんですけど。

実はもう随分前から電気ポットを気にしてて、ってのも以前使ってたパナ製のやつは確か湯量が表示されて便利だった記憶があり、湯量が表示されるものを探してたんです。特にもう半年以上となる現在の職場には水筒を持っていってるのですが、80度設定の湯では熱いので水で温度さげてるのですが、毎回勘でやっていると「今日は熱い」や「今日はちとぬるい」なムラが気になってたんです。湯量が分かれば何度かやっていい感じの量に固定すればムラが無くなるとの理由からです。

象印が微妙だからって事ではなく単にこの湯量表示機能でメーカーもモデルも限定されます。今回このタイガー魔法瓶の最上位モデルとなるPIG-J300は市内のコジマに電話確認すると在庫1台で2万円程度との事で、価格.comの最安値15,980円は期待してませんでしたが、流石に4千円以上高い所に「販売価格は店頭でご相談ください」と言われましたが...数年前にテレビ購入時には頑張って頂きましたが、小物商品だし、明日朝困るんですが楽天市場であす楽なショップで発注しました。価格.comのショップでも有りですが、その価格は現金特価(?)なのかカード払いでは16,480円とかです。まあ、そこはカード手数料2%とかがって考えれば3%程度上乗せされていても特に文句はないです。で、楽天市場に行くと更に同じショップが16,998円です。これも楽天が課している楽天の利益を考えると妥当かなぁと。買い回りとかで買えればもう少し特になったかと思うけど、そこは待てるものではないので諦めて、まっ、本日は楽天イーグルス勝利で+1倍となり924ポイントが付きますので16,074円な感じなのでほぼ価格.comの最安値から94円高に抑えられたので良しとしました。

この機種は201kWh/年とメーカーサイトで明記されてます。これまで使っていた象印の機種は273kWh/年とメーカーサイトで記載されてますのでその差72kWh/年です。これはうちの電気代だと大体2,300円なんですが、一般的な電気ポットが例えば8,000円程度で購入出来たとしても4年使うと今回のタイガーの最上位モデルが16,000円と倍の価格だとしてもペイする計算です。しかし、最低でも10年は無事に動いて欲しいものです😉

追記 2024.7.18
妻に釘差された!次買う時はこんな重いのは止めてねってorz まあ、確かに象印のに比べるとかなり重いです。CV-GA30-TAは3.0Kg、PIG-J300は3.8Kgです。まっ、800gですが、妻は今後歳を取ると辛くなるからとの事でした。

Model Builderの誤報

少し前に走破タイムCK予測の学習データCSVが1GB超えるとModel Builderが先に進めない的な事を書きましたが、諸々の所に事象アップするも反応ないので、ちょっと今試してるここまでやってきた昨年末までのデータではなく今年も半分終わったので今年の6月末までで各学習モデルがどうなるのか気になり作業始めてたんですが、先程作った2004年～2024年6月末までの学習データCSVファイルは1.23GBでModel Builderで設定進めてみると行けそうでした。というのも現在もう少しで普通の新馬戦用モデルの学習させてまして、その後順次色々進めてまた報告はしますけど、一応行けそうだったのでその報告です。

誤報失礼しました。

追記 2024.7.14 17:04
結局今週末も惨敗orz 昨日はまあまあと思いきや、今日が非常に悪い出来でした。まっ、今夜勤で昨日も今日も朝帰宅後に眠い中全レース投票して寝る感じで集中力が欠けてたとは思うけど、言い訳ですね。
誤報って事で書きましたが、実際問題として何か問題があるのは誤報では無かった様です。先日からやってる今年前半も含めた学習なんですが、既存のModel Builderのプロジェクトを開いて新たなCSVを指定するとどうも動作が微妙。「詳細なデータオプション...」を再度指定しなおして一旦プロジェクトを保存しながら閉めた後に再度開くと進める感じです。

72時間も順位フルCK学習させたけど

多分７２時間は無駄でした。確か２４時間前に出てた最適RMSEのまま終了した感じ。ってのも、実は終了後にWindows Updateの再起動をスケジュールしてるの忘れてまして、再起動されていて結果を確認出来てないorz まあ、学習自体は最適RMSE 2.9063で終わってますが、

1,800R	1点	芝(822R)	ダート(911R)	障害(67R)	多点
単勝	26.28%(88.75%)	26.76%(94.53%)	24.81%(81.43%)	40.30%(117.46%)	53.94%(77.07%)
複勝	55.56%(86.78%)	54.62%(84.39%)	55.43%(88.27%)	68.66%(95.97%)	88.78%(85.42%)
枠連	15.30%(89.57%)	14.94%(87.50%)	15.66%(92.95%)	14.52%(65.32%)	29.70%(79.86%)
馬連	10.67%(79.38%)	10.22%(72.71%)	10.98%(83.63%)	11.94%(103.43%)	23.11%(74.35%)
ワイド	24.67%(94.03%)	23.60%(94.73%)	24.70%(91.16%)	37.31%(124.48%)	47.22%(83.73%)
馬単	6.50%(89.38%)	5.96%(79.96%)	6.92%(96.28%)	7.46%(111.19%)	23.11%(71.91%)
三連複	6.06%(83.00%)	6.57%(85.01%)	5.38%(81.39%)	8.96%(80.15%)	15.50%(74.83%)
三連単	1.39%(77.43%)	1.22%(95.45%)	1.43%(59.42%)	2.99%(101.34%)	15.50%(67.70%)
総合	56.89%(86.00%)	55.72%(86.77%)	56.97%(84.27%)	70.15%(100.24%)	89.00%(72.52%)

少しはマシ?でも実戦には使えない感じなのは変わらないorz

やっちまった

結果論ですが、やっちまってます。

• ShinbaTimeCK19579.mlnet
  

  9R	1点	芝(9R)	ダート(0R)	多点
  単勝	11.11%(22.22%)	11.11%(22.22%)	--(--)	33.33%(51.11%)
  複勝	22.22%(24.44%)	22.22%(24.44%)	--(--)	77.78%(44.44%)
  枠連	33.33%(116.67%)	33.33%(116.67%)	--(--)	33.33%(38.89%)
  馬連	11.11%(36.67%)	11.11%(36.67%)	--(--)	11.11%(12.22%)
  ワイド	22.22%(37.78%)	22.22%(37.78%)	--(--)	22.22%(12.59%)
  馬単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	--(--)	11.11%(19.26%)
  三連複	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	--(--)	11.11%(6.67%)
  三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	--(--)	11.11%(22.45%)
  総合	33.33%(25.94%)	33.33%(25.94%)	--(--)	77.78%(23.33%)

• SouhaTimeCK13462.mlnet
  

  63R	1点	芝(33R)	ダート(27R)	障害(3R)	多点
  単勝	36.51%(93.97%)	36.36%(106.97%)	29.63%(70.37%)	100.00%(163.33%)	58.73%(74.97%)
  複勝	61.90%(89.05%)	63.64%(89.09%)	55.56%(87.04%)	100.00%(106.67%)	90.48%(77.67%)
  枠連	16.33%(79.39%)	17.39%(84.35%)	15.38%(75.00%)	--(--)	18.37%(34.00%)
  馬連	12.70%(70.95%)	15.15%(86.67%)	7.41%(50.37%)	33.33%(83.33%)	17.46%(38.52%)
  ワイド	23.81%(60.16%)	24.24%(70.00%)	18.52%(45.56%)	66.67%(83.33%)	36.51%(61.96%)
  馬単	7.94%(70.16%)	6.06%(64.55%)	7.41%(64.81%)	33.33%(180.00%)	17.46%(31.30%)
  三連複	9.52%(104.76%)	12.12%(156.67%)	3.70%(41.48%)	33.33%(103.33%)	15.87%(43.69%)
  三連単	1.59%(71.11%)	0.00%(0.00%)	3.70%(165.93%)	0.00%(0.00%)	15.87%(33.51%)
  総合	63.49%(79.96%)	63.64%(82.20%)	59.26%(75.07%)	100.00%(102.86%)	90.48%(41.51%)

• RaceJuniCK29041.mlnet
  

  72R	1点	芝(42R)	ダート(27R)	障害(3R)	多点
  単勝	31.94%(85.42%)	30.95%(95.95%)	25.93%(60.37%)	100.00%(163.33%)	54.17%(68.75%)
  複勝	52.78%(75.97%)	50.00%(69.29%)	51.85%(82.96%)	100.00%(106.67%)	87.50%(75.83%)
  枠連	16.36%(75.82%)	17.24%(76.55%)	15.38%(75.00%)	--(--)	21.82%(46.73%)
  馬連	9.72%(47.36%)	9.52%(42.86%)	7.41%(50.37%)	33.33%(83.33%)	19.44%(43.94%)
  ワイド	20.83%(48.47%)	21.43%(53.81%)	14.81%(36.30%)	66.67%(83.33%)	38.89%(54.35%)
  馬単	5.56%(49.17%)	2.38%(29.76%)	7.41%(64.81%)	33.33%(180.00%)	19.44%(38.43%)
  三連複	5.56%(50.42%)	4.76%(52.38%)	3.70%(41.48%)	33.33%(103.33%)	13.89%(36.88%)
  三連単	1.39%(62.22%)	0.00%(0.00%)	3.70%(165.93%)	0.00%(0.00%)	13.89%(29.22%)
  総合	56.94%(61.43%)	52.38%(51.61%)	59.26%(72.14%)	100.00%(102.86%)	87.50%(39.63%)

で特攻ってかね、自信のないそもそもRaceJuniCK29041.mlnetで行くのは自分でも流石とは思うけど、せめて

• RaceJuniFull28490.mlnet
  

  72R	1点	芝(42R)	ダート(27R)	障害(3R)	多点
  単勝	30.56%(85.69%)	33.33%(111.19%)	18.52%(37.41%)	100.00%(163.33%)	54.17%(70.56%)
  複勝	58.33%(87.92%)	59.52%(88.33%)	51.85%(85.19%)	100.00%(106.67%)	88.89%(80.93%)
  枠連	16.36%(75.82%)	17.24%(76.55%)	15.38%(75.00%)	--(--)	23.64%(56.73%)
  馬連	11.11%(54.17%)	11.90%(54.52%)	7.41%(50.37%)	33.33%(83.33%)	22.22%(56.57%)
  ワイド	25.00%(65.97%)	23.81%(63.33%)	22.22%(68.15%)	66.67%(83.33%)	38.89%(68.75%)
  馬単	4.17%(26.39%)	2.38%(20.95%)	3.70%(17.78%)	33.33%(180.00%)	22.22%(48.75%)
  三連複	9.72%(111.67%)	9.52%(123.10%)	7.41%(94.81%)	33.33%(103.33%)	15.28%(39.06%)
  三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	15.28%(32.13%)
  総合	61.11%(63.08%)	61.90%(66.87%)	55.56%(53.49%)	100.00%(102.86%)	88.89%(45.11%)

ならね^^; まっ、この違いは微々たるもので先週末は惨敗だったって事かもね。

修正 2024.7.9 11:57
最初アップした際にはレース数ゼロの時にバグってたので修正しました。

ちょっとまた微妙なのかも

今朝出勤前に残り１時間弱でしたが中断して出勤する事にしました。で、出た最適RMSEは2.9041だったのですが

1,800R	1点	芝(822R)	ダート(911R)	障害(67R)	多点
単勝	19.44%(73.58%)	19.59%(80.01%)	19.65%(68.61%)	14.93%(62.39%)	48.78%(82.75%)
複勝	47.28%(84.85%)	47.45%(89.00%)	47.53%(82.00%)	41.79%(72.69%)	83.94%(80.63%)
枠連	11.77%(81.82%)	11.95%(77.75%)	11.89%(72.29%)	8.06%(262.42%)	24.51%(77.14%)
馬連	8.28%(77.46%)	8.39%(68.07%)	8.23%(60.80%)	7.46%(419.10%)	17.72%(72.80%)
ワイド	18.61%(86.16%)	18.98%(84.00%)	18.88%(81.60%)	10.45%(174.48%)	36.44%(76.01%)
馬単	4.39%(60.94%)	4.74%(73.77%)	4.28%(52.31%)	1.49%(20.90%)	17.72%(69.72%)
三連複	4.00%(88.85%)	4.50%(105.11%)	3.62%(72.84%)	2.99%(107.01%)	12.33%(74.31%)
三連単	0.89%(76.29%)	1.09%(107.48%)	0.77%(53.75%)	0.00%(0.00%)	12.33%(72.86%)
総合	48.78%(78.71%)	49.27%(85.80%)	48.85%(68.00%)	41.79%(138.72%)	84.33%(74.10%)

これはどう? CK以前の順位フルには完敗? ちょっとあまりにも酷いので...

出走別着度数(CK)シリーズ

全ての学習モデルに出走別着度数からの使えそうな項目の追加を終えました。いや、厳密に言えば取敢えずサラッと使えそうな奴です。今回追加した項目以外でも有効利用可能なものはあるかもですが、それは今後の課題として。

走破タイム予測の学習モデル、新馬戦用走破タイム予測の学習モデル、そして今回順位フル予測の学習モデルに新たな項目追加して学習させてって作業を行いました。今週末から使える様に現在最後の学習させてるんですが、昨晩まあ夜勤明けで寝ずに飲みながら作業してたので寝落ちorz 今朝起きて残りの作業を済ませて２４時間学習スタートしたのでこれ終わるの明日出勤後なので明日朝の段階でギリギリまでやって中断させます。今週末土日も出勤、しかも日勤なので出勤前に投票とか済ます必要もあるので慌ただしくなりそう。

これまでの順位フル予測の学習モデルでの最適RMSEは2.8490です。現在３時間強Model Builderでの学習が進んでますがここまでの最適RMSEは2.9276なのでどこまで行くかが目安にはなるかと。

もう一度新馬戦用の２４時間学習

更なる向上目指して行ってみた。最適RMSE 1.9579で

82R	1点	多点
単勝	26.83%(88.29%)	42.68%(53.74%)
複勝	50.00%(88.54%)	74.39%(76.79%)
枠連	8.96%(65.22%)	8.96%(81.04%)
馬連	6.10%(28.05%)	15.85%(71.67%)
ワイド	14.63%(77.07%)	34.15%(82.68%)
馬単	6.10%(39.02%)	15.85%(54.90%)
三連複	3.66%(109.15%)	9.76%(62.59%)
三連単	0.00%(0.00%)	9.76%(66.78%)
総合	50.00%(61.84%)	74.39%(66.76%)

少しは良い感じなのかなぁ。そんな事と順位にもまあ、厳密には順位FullにCKをちょっと入れてみる作業もしてます。取敢えず各馬の脚質傾向を追加してどうなるかを見てみようかと作業進めてます。

思い出した

血統登録番号ってJV-Dataの定義的に10桁整数なんです。ちなみにint型とlong型の有効値ですが、

• int型:32ビット 符号付き整数で、有効値の範囲は -2,147,483,648 から 2,147,483,647
• long型:64ビット符号付き整数で、有効値の範囲は -9,223,372,036,854,775,808 から 9,223,372,036,854,775,807

JV-Data的な表現として10桁の整数なんですよ。int型でも実は血統登録番号って最初の4桁は確か西暦なんです。つまり、西暦2146年まではint型でも問題ないのですが、西暦2147年のどこか、もしくは西暦2148年にはオーバーフローします。

これ、昨年の４月に気が付いてデータベース登録処理部分とかは全て血統登録番号はlong型に修正してたんですが、すっかり忘れてたorz 一応全て(?)修正はしたつもりですが...コンパイラが通らなければ当然気が付きますが、それ以外は実際に西暦2147年以降にならないとエラーにならないけど、これ100年以上は来ませんので^^; そもそもその頃にはJV-Linkも64ビット化されたりして、その頃にはint型が現在のlong型になってるかも?

厳しい現状

実馬券では本当に厳しい戦いしてます。今年上半期の検証です。

• ShinbaTimeCK19732.mlnet
  

  82R	1点	多点
  単勝	18.29%(75.98%)	39.02%(49.92%)
  複勝	48.78%(109.27%)	75.61%(76.95%)
  枠連	5.97%(73.88%)	5.97%(60.42%)
  馬連	6.10%(120.24%)	13.41%(65.93%)
  ワイド	14.63%(105.98%)	30.49%(81.75%)
  馬単	4.88%(32.32%)	13.41%(52.64%)
  三連複	1.22%(157.93%)	8.54%(113.51%)
  三連単	0.00%(0.00%)	8.54%(94.33%)
  総合	48.78%(84.70%)	75.61%(82.73%)

• SouhaTimeCK13462.mlnet
  

  1,718R	1点	芝	ダート	障害	多点
  単勝	25.79%(84.00%)	26.26%(91.36%)	24.26%(74.91%)	40.30%(118.36%)	54.77%(79.39%)
  複勝	56.05%(85.70%)	54.20%(81.50%)	56.83%(88.83%)	67.16%(93.13%)	89.17%(86.75%)
  枠連	15.96%(91.23%)	16.37%(93.20%)	15.50%(90.64%)	17.74%(78.06%)	30.83%(85.51%)
  馬連	10.88%(87.24%)	11.13%(91.29%)	10.48%(83.06%)	13.43%(95.07%)	24.16%(84.99%)
  ワイド	24.91%(92.52%)	25.10%(93.43%)	23.80%(89.66%)	37.31%(119.55%)	48.02%(88.59%)
  馬単	6.52%(100.80%)	6.21%(107.43%)	6.38%(91.56%)	11.94%(145.37%)	24.16%(83.29%)
  三連複	6.75%(98.73%)	7.63%(105.80%)	5.69%(92.92%)	10.45%(93.43%)	15.25%(71.35%)
  三連単	1.57%(122.83%)	1.42%(152.95%)	1.25%(86.83%)	7.46%(247.01%)	15.25%(66.70%)
  総合	57.51%(95.42%)	55.63%(102.28%)	58.31%(87.29%)	68.66%(124.18%)	89.41%(74.63%)

• RaceJuniFull31566.mlnet
  

  1,800R	1点	芝	ダート	障害	多点
  単勝	24.56%(80.90%)	25.79%(91.02%)	22.50%(69.79%)	37.31%(107.76%)	53.50%(76.59%)
  複勝	55.39%(87.79%)	54.14%(86.58%)	55.65%(88.50%)	67.16%(92.99%)	87.78%(84.69%)
  枠連	13.96%(88.21%)	13.23%(87.27%)	14.29%(89.06%)	17.74%(86.77%)	30.00%(82.19%)
  馬連	9.83%(85.92%)	9.25%(79.34%)	9.99%(89.15%)	14.93%(122.54%)	23.28%(78.12%)
  ワイド	23.67%(92.71%)	22.51%(89.26%)	23.38%(91.98%)	41.79%(145.07%)	46.28%(85.32%)
  馬単	6.00%(89.95%)	5.11%(73.22%)	6.48%(101.88%)	10.45%(132.99%)	23.28%(75.86%)
  三連複	6.28%(120.06%)	7.06%(110.47%)	5.38%(131.64%)	8.96%(80.15%)	15.06%(76.14%)
  三連単	1.44%(226.19%)	0.97%(91.86%)	1.76%(358.32%)	2.99%(77.61%)	15.06%(71.62%)
  総合	56.50%(109.20%)	55.35%(88.65%)	56.75%(127.73%)	67.16%(105.91%)	88.22%(75.43%)

さらだ Version 1.5.2に添付してる学習モデルでは

• ShinbaTime.mlnet
  

  82R	1点	多点
  単勝	13.41%(88.41%)	30.49%(60.04%)
  複勝	42.68%(100.00%)	78.05%(86.30%)
  枠連	4.48%(12.84%)	4.48%(24.17%)
  馬連	4.88%(41.34%)	10.98%(21.42%)
  ワイド	13.41%(113.29%)	25.61%(181.26%)
  馬単	2.44%(7.68%)	10.98%(18.03%)
  三連複	1.22%(20.61%)	6.10%(73.32%)
  三連単	0.00%(0.00%)	6.10%(58.12%)
  総合	42.68%(48.85%)	78.05%(60.04%)

• SouhaTime.mlnet
  

  1,718R	1点	芝	ダート	障害	多点
  単勝	24.56%(78.36%)	23.03%(77.17%)	25.28%(78.39%)	32.84%(91.79%)	52.56%(80.77%)
  複勝	55.70%(87.37%)	55.11%(88.28%)	55.69%(86.82%)	62.69%(84.03%)	87.25%(82.48%)
  枠連	13.99%(88.84%)	15.47%(112.49%)	12.66%(70.83%)	16.13%(80.32%)	28.73%(75.22%)
  馬連	9.49%(80.44%)	9.96%(93.69%)	8.77%(68.14%)	13.43%(88.81%)	21.71%(73.55%)
  ワイド	22.35%(79.90%)	20.83%(77.28%)	22.67%(79.46%)	35.82%(115.67%)	44.76%(79.56%)
  馬単	4.89%(82.47%)	4.40%(78.37%)	4.90%(84.19%)	10.45%(107.31%)	21.71%(72.06%)
  三連複	5.24%(66.55%)	5.05%(64.20%)	5.24%(65.41%)	7.46%(108.66%)	16.01%(75.71%)
  三連単	0.99%(44.73%)	0.65%(21.62%)	1.14%(63.76%)	2.99%(61.94%)	16.01%(70.67%)
  総合	56.87%(75.95%)	56.66%(76.01%)	56.61%(74.64%)	62.69%(92.43%)	87.49%(73.58%)

• RaceJuniFull.mlnet
  

  1,800R	1点	芝	ダート	障害	多点
  単勝	24.94%(82.75%)	25.67%(90.34%)	23.38%(73.66%)	37.31%(113.28%)	54.33%(80.59%)
  複勝	55.83%(87.95%)	53.65%(85.12%)	56.86%(90.04%)	68.66%(94.18%)	88.89%(87.34%)
  枠連	14.27%(82.26%)	13.09%(77.11%)	15.09%(87.28%)	16.13%(69.68%)	29.51%(81.82%)
  馬連	9.89%(78.59%)	9.00%(73.45%)	10.43%(81.08%)	13.43%(107.91%)	23.22%(82.08%)
  ワイド	24.22%(90.39%)	22.02%(84.32%)	25.36%(93.91%)	35.82%(117.01%)	47.72%(90.34%)
  馬単	5.61%(75.34%)	5.23%(73.52%)	5.71%(73.87%)	8.96%(117.76%)	23.22%(79.62%)
  三連複	6.50%(99.65%)	7.18%(113.65%)	5.71%(88.45%)	8.96%(80.15%)	15.22%(70.49%)
  三連単	1.28%(76.97%)	1.22%(104.53%)	1.10%(47.99%)	4.48%(132.99%)	15.22%(63.32%)
  総合	57.00%(84.26%)	54.26%(87.95%)	58.51%(79.50%)	70.15%(104.44%)	89.06%(72.28%)

単純に順位1点で素直に買えば勝てる?ただ、実はここで検証した順位なんですが、CK実装前だったので、実装後のCSV出力して今24時間学習中なんです。これが終わった後に検証して実戦に行ってみようかな😉

追記 2024.7.2
先程新たな順位Fullの24時間学習が終わり、最適RMSE 2.8490でした。

1,800R	1点	芝(822R)	ダート(911R)	障害(67R)	多点
単勝	24.06%(80.87%)	23.84%(82.86%)	23.49%(78.35%)	34.33%(90.75%)	53.89%(77.48%)
複勝	54.11%(86.22%)	50.97%(81.22%)	55.65%(89.55%)	71.64%(102.39%)	88.50%(85.84%)
枠連	14.70%(84.48%)	15.22%(85.86%)	13.83%(80.24%)	20.97%(128.71%)	28.96%(77.45%)
馬連	10.22%(85.18%)	10.71%(93.42%)	9.44%(73.64%)	14.93%(141.04%)	22.89%(77.23%)
ワイド	24.17%(95.16%)	23.48%(93.93%)	23.49%(92.71%)	41.79%(143.58%)	46.44%(84.69%)
馬単	6.28%(88.57%)	5.96%(82.69%)	6.37%(89.65%)	8.96%(146.12%)	22.89%(74.31%)
三連複	6.22%(95.68%)	6.81%(110.83%)	5.38%(82.17%)	10.45%(93.43%)	14.61%(72.41%)
三連単	1.39%(76.92%)	1.58%(119.72%)	1.10%(36.64%)	2.99%(99.40%)	14.61%(63.25%)
総合	55.33%(86.66%)	51.95%(93.96%)	57.08%(77.86%)	73.13%(118.08%)	88.67%(70.58%)

微妙な検証結果だorz