やれる事は試す

昨夜ってかまあ、日付変わった深夜に通常版の長い学習が終わった。結果からすると20回もやったけど1回目の最適RMSEを超えるものが出ないという無駄な2日超えな学習となりました。その1回目の学習モデルも納得の行くものではないので現在はModel Builderに戻って取敢えず新馬戦用の学習させてます。朝から1,800秒2回程行いましたがRMSE的にはAutoMLを超えるんですが、検証結果は...って事で今はまず3,600秒で試してます。これまでModel Builerでは新馬戦用の学習モデルの最適RMSEは1.9579だったりしますので、その辺りまで期待したいし、その検証が良い物だと助かります。まっ、期待外れだったら学習時間延ばして再度...

追記 2024.8.18 11:37
3,600秒では残念ながら良い物は得られませんでしたので10,800秒にして学習中です。ここまで1時間程度過ぎた所で最適RMSEは1.9600まで来てます。もう一息でこれまでを超えそうなので期待して待ちますが、今日のレースには間に合わない^^; まっ、来週末に備えて通常版もModel Builderで学習させて良いモデルが揃う事を願いたい😉

追記 2024.8.18 17:27
本日も実馬券的には最悪でした。まっ、中途半端な学習モデルで挑んだのが無謀と言えば無謀だとは思います。新馬戦用はRMSE 1.9846が出ました。

44R	1点	芝(40R)	ダート(4R)	多点
単勝	15.91%(66.36%)	15.00%(66.00%)	25.00%(70.00%)	63.64%(114.55%)
複勝	43.18%(69.32%)	40.00%(65.50%)	75.00%(107.50%)	84.09%(83.03%)
枠連	7.69%(26.92%)	8.70%(30.43%)	0.00%(0.00%)	7.69%(48.55%)
馬連	2.27%(7.50%)	2.50%(8.25%)	0.00%(0.00%)	20.45%(74.62%)
ワイド	15.91%(45.68%)	15.00%(44.25%)	25.00%(60.00%)	45.45%(99.02%)
馬単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	20.45%(87.61%)
三連複	6.82%(32.95%)	7.50%(36.25%)	0.00%(0.00%)	15.91%(70.63%)
三連単	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	0.00%(0.00%)	15.91%(67.78%)
総合	43.18%(31.32%)	40.00%(31.39%)	75.00%(30.65%)	84.09%(76.11%)

まあ、これじゃ決して褒められたものではないかなぁ。次点はRMSE 1.9878で

44R	1点	芝(40R)	ダート(4R)	多点
単勝	25.00%(113.41%)	25.00%(117.75%)	25.00%(70.00%)	61.36%(92.12%)
複勝	50.00%(79.77%)	47.50%(77.00%)	75.00%(107.50%)	90.91%(76.67%)
枠連	7.69%(26.92%)	8.70%(30.43%)	0.00%(0.00%)	7.69%(9.33%)
馬連	4.55%(18.86%)	5.00%(20.75%)	0.00%(0.00%)	13.64%(26.52%)
ワイド	15.91%(31.36%)	15.00%(28.50%)	25.00%(60.00%)	36.36%(74.32%)
馬単	4.55%(45.45%)	5.00%(50.00%)	0.00%(0.00%)	13.64%(36.25%)
三連複	6.82%(35.68%)	7.50%(39.25%)	0.00%(0.00%)	13.64%(70.63%)
三連単	2.27%(65.68%)	2.50%(72.25%)	0.00%(0.00%)	13.64%(70.59%)
総合	50.00%(53.50%)	47.50%(55.84%)	75.00%(30.65%)	90.91%(63.28%)

さて、どちらが良いかは...若干判断に困りますね。この後、通常用を7,200秒で学習させた時は1.3438が出ました。

340R	1点	芝(182R)	ダート(145R)	障害(13R)	多点
単勝	23.82%(75.03%)	21.98%(75.88%)	23.45%(68.90%)	53.85%(131.54%)	52.06%(74.57%)
複勝	53.53%(83.53%)	50.00%(75.66%)	55.17%(89.86%)	84.62%(123.08%)	85.00%(81.23%)
枠連	11.19%(72.41%)	10.53%(73.29%)	10.87%(53.91%)	40.00%(556.00%)	26.10%(76.69%)
馬連	6.76%(44.47%)	7.14%(54.18%)	4.83%(29.31%)	23.08%(77.69%)	19.71%(64.36%)
ワイド	21.18%(88.21%)	21.43%(100.55%)	18.62%(72.97%)	46.15%(85.38%)	42.65%(83.34%)
馬単	4.12%(39.18%)	3.85%(39.07%)	3.45%(33.66%)	15.38%(102.31%)	19.71%(64.05%)
三連複	6.76%(103.79%)	5.49%(83.24%)	7.59%(134.69%)	15.38%(46.92%)	16.18%(77.96%)
三連単	2.06%(59.65%)	2.20%(59.34%)	1.38%(56.00%)	7.69%(104.62%)	16.18%(74.44%)
総合	55.00%(70.76%)	51.10%(70.08%)	57.24%(67.49%)	84.62%(119.90%)	85.00%(73.91%)

悪くは無いRMSEだけど、ほんの少しだけ改善して欲しい気はするのでもう少し長い学習もしてみます。相変わらずここまではModel Builder頑張ってくれてるのかなぁ。

追記 2024.8.19 18:30
本日から盆休み明けの仕事が始まります。この後夜勤なので、実は昨日21時間程度の学習時間に設定して開始させて出勤前には終わる様にしてました。最適RMSE 1.3417は

404R	1点	芝(213R)	ダート(175R)	障害(16R)	多点
単勝	21.04%(61.46%)	20.19%(57.89%)	19.43%(58.11%)	50.00%(145.63%)	49.75%(78.28%)
複勝	50.50%(83.02%)	47.42%(80.28%)	52.00%(83.83%)	75.00%(110.62%)	86.63%(81.39%)
枠連	11.05%(73.26%)	10.61%(77.32%)	11.98%(71.98%)	0.00%(0.00%)	25.78%(80.07%)
馬連	8.91%(71.39%)	7.98%(66.43%)	9.71%(80.63%)	12.50%(36.25%)	20.30%(63.87%)
ワイド	21.53%(77.95%)	20.19%(70.47%)	21.71%(86.17%)	37.50%(87.50%)	39.85%(76.64%)
馬単	4.70%(52.10%)	4.69%(68.83%)	4.57%(33.43%)	6.25%(33.75%)	20.30%(66.98%)
三連複	5.45%(57.87%)	4.69%(37.70%)	5.71%(82.34%)	12.50%(58.75%)	14.11%(90.03%)
三連単	1.73%(46.78%)	1.88%(48.36%)	1.71%(49.14%)	0.00%(0.00%)	14.11%(103.35%)
総合	51.98%(65.35%)	49.77%(63.13%)	52.57%(68.18%)	75.00%(63.53%)	87.62%(89.56%)

ちょっとまた判断に苦しむ感じの検証結果なんですが、若干学習モデルファイルが149MBと大きいのもロード時のエラーが起きやすいので悩む所です。これはレース数増えてるのは昨日までを検証対象にしたからです。