相変わらず先週末の実馬券は不調です。ただ、先週末は土日共日勤で仕事でしたので、前夜に予想して早朝投票して出勤だったりしましたので、土曜日は全く投票せず、日曜日は少々って程度にしてました。日曜日に帰宅してから新たな学習モデルを使っての順位フルCK用CSV出力指示して就寝。３時間半程度で出力された様ですが、月曜日の朝に終わっている事を確認後に一旦PCを休ませて今回の３日間学習をスタートさせました。そろそろ最初の２４時間が終わりますが、前回とは違いここまで既に２０トライアルこなしてます。長い物は４時間程度のトライアルはあった様ですが、それ以外は30分～1時間程度な感じです。ここまでの最適RMSEは既に前回を超えて3.6386となってますが、木曜日朝までの学習でどこまで行くのか、またはこれ以上は出ないのかは全く予測出来ません。今週末には少しは良い物が仕上がっていると助かります。
７月１日～先週末までの比較すると
- ShinbaTimeCK
60R リリース 個人用 単勝 28.33%(105.83%) 21.67%(115.83%) 複勝 50.00%(75.33%) 46.67%(76.17%) 枠連 12.82%(62.82%) 15.38%(83.85%) 馬連 6.67%(59.50%) 8.33%(77.50%) ワイド 16.67%(66.00%) 20.00%(58.50%) 馬単 1.67%(37.67%) 1.67%(11.00%) 三連複 3.33%(67.17%) 3.33%(20.50%) 三連単 0.00%(0.00%) 0.00%(0.00%) 総合 50.00%(59.13%) 48.33%(54.12%) - SouhaTimeCK
60R リリース 個人用 単勝 18.42%(79.34%) 22.91%(74.71%) 複勝 47.11%(83.81%) 54.39%(84.88%) 枠連 8.80%(71.52%) 11.98%(89.34%) 馬連 6.21%(55.22%) 8.99%(63.10%) ワイド 17.13%(67.11%) 21.84%(77.64%) 馬単 3.43%(62.59%) 4.93%(53.04%) 三連複 4.07%(45.31%) 5.57%(72.33%) 三連単 0.43%(7.75%) 1.71%(70.09%) 総合 48.61%(58.89%) 56.10%(72.89%)
まあ、リリースに添付してる学習モデルは取り急ぎ学習させたものでもあるので個人で使用しているモデルの方が成績良いのは当然の事なんですが新馬戦用に関していうと選択は微妙な感じですね。個人用は現在Model Builderで学習させてますので拡張子が違うので次回リリース時に両方同胞してユーザー様に選択してもらうのも有かもですね。
追記 2024.8.28 9:05
もう少しで48時間って感じですが、ここまで35トライアルなのでこの24時間は若干ペースダウンしてる。ここまでの最適RMSE 3.5412なので少しは進んだので無駄ではなさそう?今晩夜勤なので明日帰宅後に終わる。週末は台風も気になるので長時間学習中じゃなくて済みそうです。まっ、そもそも競馬が行われるか疑問がありますけどね。
追記 2024.8.29 9:42
72時間学習が終わり最終的には最適RMSEは3.4491でした。52トライアルが行われました。検証試みたのですがいつもの学習モデルが大きいとでる奴が出て検証出来ずorz 学習ファイルは59.7MBしかないのに😭
追記 2024.8.29 14:35
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| Experiment Results |
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| Summary |
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|ML Task: regression |
|Dataset: E:\My Project\MBJuniFullCK\RaceJuniFullCK2004_202406.csv |
|Label : Juni |
|Total experiment time : 259223.0000 Secs |
|Total number of models explored: 53 |
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| Top 5 models explored |
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| Trainer RMSE Duration |
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|51 LightGbmRegression 3.4991 3400.6180 |
|44 LightGbmRegression 3.5012 3131.3600 |
|40 LightGbmRegression 3.5110 3092.9730 |
|37 LightGbmRegression 3.5163 2517.1670 |
|46 LightGbmRegression 3.5168 3089.5580 |
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７２時間学習をModel Builderで行った時のトップ5なんですが、最終的な最適RMSEの学習モデル以外は保存されない為、この長時間学習が全てパーになりました。せめて次点以降も保存されていれば利用が出来てそれなりの検証結果だったかもなのですが、それすら分かりません。自分が作ったAutoMLではそんな思いをしないで済む様に途中の学習モデルも保存してます。例えば上の様な場合にはRaceJuniFullCK259200_51.zip、RaceJuniFullCK259200_44.zip、RaceJuniFullCK259200_40.zip、etc.
それと、この学習モデルのロード時のエラーなんですが、メモリ不足ってエラーが出てるんですが、64GBもメモリを積んであるのに高々100MB程度の学習モデルのロードでって少し考え辛く、まあ、ML.NETの有志にバグ認定して頂いて修正される方向ではあるんですが、もしかすると、アプリがJV-Linkが64bit対応してない為に32bitアプリとしてリリースしてるんですが、これ、JV-Linkが64bit対応してアプリも64bitアプリとしてリリースすれば動く可能性もあるんですよね。なのでもしかすると現在は学習時は外部アプリを64bit化してあり、そこで学習させてるんですが、予測時にも予測用の64bit版の外部アプリを作って予測させて結果を元のアプリで表示する様にすれば行けるのかも思ってみたり...ただ、その為には予測に必要なファクターをどうやって渡して、予測結果をどうやって受けるかとかも考える必要があり、単純には実現出来ないです。今の外部での学習は単純に学習用CSVファイルのパスを渡すだけで済んでますので、受け渡しに必要な全てのファクターを一時的にファイルにして渡し、結果もファイルとして受ける様にするとかかな。不可能ではないので検討してみるかも。
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