autoMLにちょっと期待して

1ヶ月程Model Builderで学習させてましたが、あまりにも良いものがってか期待するものが出なくて、まあ、そもそも自力でautoMLでの学習も可能にしてますので、ちょっと試してます。

これってそもそも自分が楽出来る様に工夫もしてるので、Model Builderとは違って学習時間と回数が指定出来るのでModel Builderの様に1度終わってまたって感じではなく、例えば、新馬戦用だと学習データサイズ的(24.3MB)に10分でも良いわけですが、30分を数回しても期待薄だったので1時間を何度かってか、結構な回数をやって、ここまでの最適RMSE 1.9944で

135R	1点	芝(101R)	ダート(34R)	8頭以下(21R)	9～12頭(47R)	13頭以上(67R)	多点
単勝	21.48% (59.33%)	22.77% (64.95%)	17.65% (42.65%)	38.10% (103.33%)	23.40% (50.00%)	14.93% (52.09%)	51.85% (83.28%)
複勝	45.93% (74.00%)	49.50% (81.58%)	35.29% (51.47%)	66.67% (89.05%)	57.45% (95.11%)	31.34% (54.48%)	83.70% (80.15%)
枠連	6.80% (39.61%)	5.48% (21.37%)	10.00% (84.00%)	-- (--)	4.26% (17.66%)	7.46% (48.51%)	20.39% (53.20%)
馬連	6.67% (30.44%)	7.92% (36.53%)	2.94% (12.35%)	23.81% (108.10%)	4.26% (19.57%)	2.99% (13.73%)	17.78% (50.40%)
ワイド	14.81% (55.41%)	16.83% (53.66%)	8.82% (60.59%)	38.10% (68.10%)	14.89% (55.53%)	7.46% (51.34%)	40.00% (83.41%)
馬単	3.70% (22.15%)	4.95% (29.60%)	0.00% (0.00%)	14.29% (82.86%)	2.13% (13.40%)	1.49% (9.25%)	17.78% (51.57%)
三連複	4.44% (57.70%)	5.94% (77.13%)	0.00% (0.00%)	19.05% (94.29%)	2.13% (51.28%)	1.49% (50.75%)	13.33% (42.87%)
三連単	1.48% (27.04%)	1.98% (36.14%)	0.00% (0.00%)	9.52% (173.81%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	13.33% (33.43%)
総合	46.67% (45.90%)	50.50% (51.15%)	35.29% (30.60%)	66.67% (102.79%)	57.45% (37.82%)	32.84% (35.02%)	83.70% (47.55%)

まだまだ実戦向きではないかと思います。通常用(1.4GB)は3時間以上って事で4時間にしてみて20回程を今やってます。既に11回終わった時点の最適RMSEは1.4165で

945R	1点	芝(490R)	ダート(419R)	障害(36R)	8頭以下(98R)	9～12頭(257R)	13頭以上(590R)	多点
単勝	21.90% (76.23%)	22.04% (82.82%)	21.00% (69.81%)	30.56% (61.39%)	41.84% (102.55%)	20.23% (56.69%)	19.32% (80.37%)	49.63% (78.72%)
複勝	53.23% (88.85%)	54.08% (92.67%)	51.55% (84.73%)	61.11% (84.72%)	73.47% (102.86%)	59.14% (92.37%)	47.29% (84.98%)	85.08% (83.14%)
枠連	11.87% (87.53%)	11.52% (83.40%)	11.46% (88.75%)	23.08% (130.00%)	-- (--)	14.79% (85.88%)	9.49% (80.08%)	26.26% (87.63%)
馬連	9.63% (91.86%)	10.00% (78.20%)	8.59% (101.15%)	16.67% (169.72%)	23.47% (90.82%)	11.67% (81.60%)	6.44% (96.51%)	22.22% (89.05%)
ワイド	19.79% (78.85%)	20.00% (74.49%)	18.62% (83.05%)	30.56% (89.17%)	32.65% (56.02%)	24.51% (69.81%)	15.59% (86.58%)	42.43% (86.23%)
馬単	4.34% (69.51%)	4.49% (51.82%)	3.58% (86.35%)	11.11% (114.44%)	11.22% (70.61%)	4.67% (56.65%)	3.05% (74.93%)	22.22% (83.87%)
三連複	5.40% (85.58%)	5.10% (44.51%)	5.73% (137.42%)	5.56% (41.11%)	11.22% (44.29%)	7.00% (79.65%)	3.73% (95.02%)	15.03% (98.84%)
三連単	1.16% (167.56%)	1.02% (56.55%)	1.19% (303.53%)	2.78% (95.83%)	3.06% (47.55%)	0.78% (93.70%)	1.02% (219.66%)	15.03% (89.88%)
総合	54.71% (93.36%)	55.71% (70.19%)	52.98% (119.67%)	61.11% (97.16%)	74.49% (73.53%)	59.92% (77.04%)	49.15% (102.27%)	85.93% (88.37%)

こちらも当然まだまだだね。

追記 2025.10.22 18:44
少し前に帰宅後に終わってた学習はRMSE 1.4023でしたが、

945R	1点	芝(490R)	ダート(419R)	障害(36R)	8頭以下(98R)	9～12頭(257R)	13頭以上(590R)	多点
単勝	23.49% (76.67%)	23.88% (79.27%)	22.43% (75.23%)	30.56% (58.06%)	45.92% (109.39%)	22.57% (63.81%)	20.17% (76.83%)	53.12% (83.63%)
複勝	51.75% (77.92%)	51.43% (78.73%)	51.55% (77.18%)	58.33% (75.28%)	69.39% (91.43%)	57.20% (78.29%)	46.44% (75.51%)	87.30% (83.66%)
枠連	13.13% (82.47%)	12.30% (74.69%)	13.28% (88.85%)	23.08% (102.69%)	-- (--)	17.90% (107.47%)	9.83% (63.90%)	27.78% (82.79%)
馬連	9.63% (76.53%)	8.78% (61.22%)	9.79% (93.56%)	19.44% (86.67%)	22.45% (67.86%)	12.06% (96.19%)	6.44% (69.41%)	24.66% (112.01%)
ワイド	20.85% (71.57%)	19.39% (62.04%)	21.48% (82.63%)	33.33% (72.50%)	39.80% (71.43%)	25.68% (75.76%)	15.59% (69.76%)	44.55% (92.08%)
馬単	5.29% (72.46%)	4.08% (41.29%)	5.73% (104.73%)	16.67% (121.11%)	16.33% (91.94%)	5.84% (89.96%)	3.22% (61.59%)	24.66% (105.34%)
三連複	6.46% (98.69%)	5.92% (68.47%)	6.68% (135.27%)	11.11% (84.17%)	14.29% (83.57%)	8.17% (96.03%)	4.41% (102.36%)	17.35% (80.78%)
三連単	1.16% (40.02%)	1.02% (10.37%)	0.95% (68.33%)	5.56% (114.17%)	6.12% (70.00%)	0.78% (15.99%)	0.51% (45.51%)	17.35% (75.53%)
総合	53.65% (74.38%)	53.67% (59.08%)	52.98% (90.74%)	61.11% (88.85%)	73.47% (83.66%)	60.31% (77.94%)	47.46% (70.61%)	87.51% (84.31%)

進展は感じますが、も少し欲しいですね。

今回は色々と

そもそも、今のPCで使うモニターはLG 43NANO75JPAという43型の4Kテレビです。購入から既に3年経ちますが、気に入ってます。いや、まあ、居間にはパナの有機ELの65型があるのでこちらはこのサイズでも良いかなって感じだし、湯水のように予算があるのなら別ですが5万円しないで購入出来ましたので満足してます。

これをモニターとして利用するにあたり、テキストサイズを変えたり拡大縮小を変えたりで、さらだの開発時にはちょっと苦労しました。なので、今回はあえてその辺りには手を加えずに環境を整える事にしました。基本メインで利用するEdgeはまだ納得出来ていませんが、色々と試そうかと思ってます。Gmailは調整が楽でしたがこのBloggerとかはまだ何ともな感じ。Visual Studioもある程度はフォントサイズ変えて満足出来そうです。

エクスプローラーはこの辺りは変えられないって事でMS-DOSの頃には普通にファイラー(?)とかな分類としてエコロジーだったか使った遠い記憶がありますが、今回採用したDouble Commanderはなんかそんな感じのやつかなぁ。徐々に慣れようかと思ってます。

左右に並べて2つの表示が出来ます。若干エクスプローラーでシングルクリックにしてた時とは違いがあるので工夫は必要になりそうです。使われてるファイルの種類毎のアイコンもちょっと微妙な感じで、.isoが.zipと同じだとかは設定で変えなきゃかもです。

今後ってか、今回そもそも色々と躓いた壁ですが、以前即PATを独自にって時にWebView2を試したり、HttpClientだったかを試したりして断念。今回Playwrightってのかある事を知り、ちょっとかじりだしてその対応してる途中でさらだ64が全く起動出来なくなったわけですが、この関連でPlaywrightの事前処理としてNode.jsが必要になるとかでnvm-windowsを導入したり、なんか本当に余分な作業を強いられた感じです。実際、今は取敢えずIPATGOで逃げてますが、今後は独自にってのも視野には入れてても、作業が膨大で、さらだ64のみでも手一杯な気もしてるので止めるべきかも検討しなきゃです。

そもそも、さらだ64のリリースに辿り着けるかも自信が持てないですが、自分自身が使う為にも頑張る予定です。

ああ、OSのクリーンインストール時にisoイメージダウンロードして、今は態々DVDに焼いたりせずにUSBメモリーにrufus使って準備するんですが、これ、単純に青いUSBが3.0以上に対応してるから早いのでって刺してもUEFIが認識しないんだよね(笑) 今回UEFIで起動指示しようとしても選択肢に出なくて、態々USBメモリーを作り直した。

第30回秋華賞

時間に追われているここ最近です。さらだ64の開発でちょっと色々な問題に直面し、毎年この時期のOSの新たなビルドのリリースに合わせてクリーンインストールを実施してましたが、今年の25H2はその価値無いと判断してしない予定でしたが、やりつくした感がさらだ64側で直面しているトラブルであったので、昨日急遽週末利用してクリーンインストールする事を決断。

これね、クリーンインストールする時に毎回困るのは、うちのPCってSSDが2台、HDDが3台入れてますが、SSDはどちらも基本的には500GBという規格のもの。OSのインストーラーにどのドライブに入れますかって時に、いやまあ、パーティションが起動ドライブとして使っていた場合にはちょっと見た目がってか、パーティション数が違うんだけど、悩んで選んでインストールがある程度完了した時点で再起動時にOS2つのどちらって選択肢orz はい、やっちゃいましたよ、希望するSSDではない方に入れてました。まあ、そのまま続行は出来ないので結局SSD両方ともクリーンして、本来の起動ドライブにしたいドライブにインストール。1回1時間程度では終わるんだが当然2時間をここで費やした。

で、次はVisual Studio入れたり最小限の環境の再構築。ああ、これまでOSでテキストサイズを調整したり拡大縮小使ったりだったので開発中のアプリの見え方が若干微妙だったので今回はその辺りに手は入れずに行ってます。

長くなるので本題に(笑) これ、30年前にGIとなったレースって事かと思いますが、当初はなんか荒れるレース的なイメージでまだ馬連までしか無かった時代に万馬券取った記憶もあったりしますが、最近はそんなイメージは全くなくなった気がしてます。でも、大穴狙いで(笑)

スクショもこれまでと少しだけ変わってるかもです。こんなの来ないよってレベルですが、

としてみました。

ああっ、今回のオッズマスターズは捨てました。ちょっと開発が間に合ってなくて学習モデルも思ったようなものが出ない。

動かなかったさらだ64が復活出来たのは別にOSのクリーンインストールがではなく、まあ、単純にひたすら出来る限りの事を試したからかな。言っちゃえば、相変わらずCopilotはあてにならん(笑)

突然WinUI3アプリが

さらだ64の開発はWinUI3なんですが、これが昨日何をしてもエラー吐く状態に陥って、Visual Studio自体のアンインストールからの再インストールまでしたけど解決出来ず、ってか、まあ、若干サッカー日本代表の劇的な対ブラジル戦初勝利とかリアルタイムで見てたりしましたけど^^; その後も時間許す限り試したけど昨夜は断念。

仕事終わって帰宅後に、再インストールして単に新たに作成したWinUI3のプロジェクトをデバックで実行しても昨夜と同じエラーで止まってしまう。ダメ元でCopilotにぶつけてその回答を頼りに修正して、なんと無事に実行にたどり着いた。で、そもそも開発中のプロジェクトにも同様の修正入れると、昨夜までのエラーが出なくなり無事にこれまで通りに動いてくれました。

いやね、このWinUI3ってのがそもそも曲者なんですよ。WinFormアプリと違って、WinUI3選択した時点で基本的にはMicrosoft Store経由(?)とかのリリースになるとかなんとか。まあ、パッケージとかなんとかになるとか。ここね、自分がこの「なんとか」って程度の理解だから悪いかはあれですが、色んな制限とかも有ったりで

  <PropertyGroup>
	<WindowsAppSDKSelfContained>true</WindowsAppSDKSelfContained>
  </PropertyGroup>

プロジェクトファイル(.csproj)にこれ追加すれば、今回のエラー回避が出来ました。

追記 2025.10.19
実はこれはここで終わりじゃなくて、基本WinUI3アプリはMS storeでのリリースとなるのでパッケージ化してって事でデバッグ実行でもその辺りも意識してってか、指定して行う必要があり、ここで更に嵌りました。ここでいうデバッグ実行で意識してってのは、スタートアップアイテムとしてSaraD64ではなくSaraD64(Package)の方を指定します。で、↑のWindowsAppSDKSelfContainedなんですが、SaraD64(Package)の方にも必要なんです。これに辿り着くのにどれだけ時間掛かったかorz

初食パンは失敗

週末待って購入したホームベーカリーに挑戦。昨日ってか金曜夜に予約セットして昨日朝目覚めるとパンを焼いた匂いが漂ってた。しかし、蓋開けた瞬間にあれ? いや、ちょっとベチャっとしてたけど、もったいないので食べました。いや、食パンモードには食パンモードの水の量が決まってるらしいが、パンミックスの袋記載200mlで行ったのが失敗でした。SD-MDX4の取説にはメニュー3番の食パンの水の量は180mlと記載されています。これね、取説P.16には「②各袋に記載されている量の水を入れる」と書かれてます。しかし、P.26の食パンの所には180g(mL)と記載されてます。※記載は室温25℃以上って事で、これが微妙だったのも多少影響してるかも? ダイニングカウンターに置いた温度計では23℃ちょいだった記憶で、夜中や朝方はもう少し下がってたと思うので該当しない判断でしたが、ただ、冬の寒さという感じではないし判断微妙かなぁ。

で、まあ、昨夜今度は180mlで予約セットしておき今朝蓋開けると見事に焼きあがってました。結論から言えば、みみが堅い! でも、これがどうやらSD-MIX100Aでメニュー3番の食パンのだとそうらしい。中はふわふわで美味しい。ただ、みみもほぼ食べました。感覚的にはフランスパン的な感じ(笑)

このメニュー3番の食パンでは焼き色選択も可能でCopilotいわく焼き色を淡にするとみみも少し柔らかくなるかもって事なので次回は試してみる予定。あと、パン・ド・ミだとやはりみみが柔らかいらしが、その為にはバター5g準備が必要なので多分やらない。

今回購入した4種のパンミックスにはソフト食パンもあるのでこれに期待かな?

Model Builderが使う?

モデルの学習は自分で書いたML.NET利用して行う、まあ、さらだでは外部プロセス、さらだ64ではアプリの内部的に行う方法とVisual Studioに拡張機能としてインストールしてあるModel Builderを使う方法があり、最近ってかこの所のRMSEと検証結果を踏まえてModel Builderを多用してます。1カ月以上納得できるモデルが得られず、今週はPCの休養(?)的に24時間学習はやめていて、昨日朝にスタートした24時間学習が今朝終わった。RMSE 1.4671と全く魅力を感じられないもので、ただ、学習が終わるとってか、学習中にもログは出てるんですが、その終わりに、最近は特にそんなの全く気にせずに学習終了時に表示されるRMSEを見る程度だったんです。

今回そのログの終わりにたまたま目が行き、NuGetのパッケージ絡みのものがあるのでパッケージマネージャー開いてみるとビックリ! 表示されているパッケージバージョンが古いんです。現在のMicrosoft.MLは5.0 previewなんですが4.0だったんです。これ、ここ最近ってか、まあ、前からほとんどそうだったのですがLightGBMが最適RMSEだしてたんです。このLightGBMは最新4.6で、このバージョンが使われるのがごく最近のMicrosoft.MLなんです。つまり、これまではLightGBM 3.3.5が使われてたんですがこれが非常に気になったので今朝からオッズマスターズも始まったり先週末から俺プロにも復帰してましたが、新馬戦用はまあ、それ程手間ではないので、新たなプロジェクトを作成して学習しなおす事に。これ、新馬戦用は1時間学習でもまあまあな感じなので取敢えず1回済ませ、通常用は最低3時間以上なので12,000秒の3時間半弱を先程スタート。

ただ、これ、どうやら、そもそもModel Builderを利用する方法として自分の場合は、モデルのみを自分のアプリで利用するので自分のアプリはNuGetで最新のものを入れてビルドしてますが、モデルも含めその利用もModel Builderが出すコードを利用するのもあるので、その場合には学習含めたプロジェクトとして最終的に予測するアプリをビルドする場合には影響するもの?

多分、Model Builder自体は別物で、Model Builder自体をビルドするプロジェクトに新しいNuGetパッケージが使われているかがカギだと思う。なので、モデルの学習自体には影響しないとも思えるけど、ダメ元でトライしてます。

楽天の謎

本日最終日なんですが、ホームベーカリーは到着し、食パンミックスも到着。ただ、出勤前の朝は特に初回は冒険になるので初トライは土曜日朝とかに予定してます。で、まあ、ミトンがあった方が良いので間に合うか探してみると

これ、どう思います? 1,000円の買い物で獲得ポイントが1,229ptってザックリとほぼただ?(笑) 全く信用出来ない表示なんですが...

パナソニック SD-MDX4-K

以前からちょっと気になってました。うちはってか、自分自身朝はパン食です。しかし、妻的にはあまりホームベーカリーとかには、というか、そもそもあまり面倒は嫌います(笑) まあ、どの家庭でもそうなのかもですけど^^; 自分自身、まあ、パンは色々と好きで食べてきましたが、態々自分で焼いてまでって気はしてましたよ。でも、パンを焼くというよりは、正月の餅なんですよ。安い切り餅はあまり美味しくないし、美味しいのは高いしってのも気になってんです。でまあ、今回購入に踏み切った、パナソニック SD-MDX4-Kなんですが、発売は2021年9月1日って事で4年前。テレビとかとは違い、毎年新機種が出るものではないらしい。もう数年前から気にしてたんです。

パナのオンラインストアでは46,530円。価格.comの最安値は昨日よりちょいと上がって41,000円。amazonでは44,000円とかですが、マーケットプレースなので微妙。しかし、まあ、今回楽天市場で購入したんですが、楽天ビック、まあ、ビックカメラって感じですが、46,956円です。はて?なぜメーカーのオンラインストアより高いのか? まあ、無償で5年の延長保証とかついたり、ポイントもって事での選択でしたが、同じ楽天市場だったらもしかしたら選択ミスったかもorz まあでも、コジマにもビックカメラにもお世話になってますし、そこは...。

相変わらず、楽天市場の買い回りは利用するんですが、ってか、そもそも楽天モバイルユーザーでもあるので倍率がってのもありますが、今回は11倍まで来てるけど、実際には騙されてるかも? ってのも、楽天の表示は今現在同じ商品に行くと8倍表示。内訳見ると既に楽天モバイルの4倍は上限達成済みとなってますが、これ、この金額プラス他の商品で確か楽天モバイルの4倍は上限が決まってて5万円の2,000ポイントなので既にこれ超えてるからだとは思います。購入時にはまだ未達成だとすれば10倍程度は見込める筈で、426ptの10倍だと4,260ptは頂けたかな。

ああ、で、そもそも今回購入に踏み切った理由なんですが、この46,956円なんですが、全てポイントなんです。楽天ポイントではなく、あちこちのポイ活で貯めたポイントを一気にVポイントPayに集めて6万円弱になったので手を出してしまいました。でまあ、これだけではパンは焼けないので、楽天市場の買い回りを含めで

食パンミックス SD-MIX100A 1,080円 x 2
食パンミックス スイート SD-MIX30A 1,213円
ソフト食パンミックス SD-MIX62A 1,213円
低糖質パンミックス SD-LCM10 2,280円

これら合計6,866円なんですが、ここは楽天ポイント1,866pt使って5,000円としたのをやはりVポイントPayでとしました。こちら楽天スーパーDEALで通常の倍率プラス10%とかで、確か楽天モバイルユーザーはエントリーでプラス10%の筈。まあ、そこはさ、なかにうそ臭くてねぇ。実際にもらえてるのか細かく計算した事ないけど、なぁんか違う気がしてます^^; まあ、今表示すると↑のと同様楽天モバイルの4倍は上限って確かにこちら購入前に別ので既に5万円超えてるからそれは確かにって感じですが、

と表示されます。だとして更に+10%は通常分の1%は含まれないので90pt程度なのかな?だとすれば、1,080円x2に対して250ptx2でも不思議はない。1,213円には278pt。低糖質の2,280円はスーパーディールではなく6+9倍の336ptらしい。仮にこちらの計算が正しければこの買い物には1,392ptが付く筈。

まあ、なんにしても、出費は無かった買い物なので、後は到着後に問題無く動作して美味しいパンが焼ければ嬉しいね。

ついでに書かせて頂くと、結局モデルの学習は1カ月続けましたが全くダメでした。って事で一旦休憩してます。だからこれ買った訳ではないです(笑)

Windows 11 25H2

本日リリースされたようなのでISOイメージをダウンロードしてrufusも4.10が最新で25H2にも対応しているとの事でダウンロード。rufusには標準とポータブルがあるんですが、標準だとインストールして更新とか確認も出来るって話だけど、rufus自体はISOをUSB フラッシュドライブにする時のみに使用するし、基本毎回クリーンインストールするのでポータブルで十分と判断。

しかし、現状はちょっとクリーンインストール状態ではないので、一旦イントールアシスタントで強制的に更新してます。ちょっと時間掛かってますが、まあ、そろそろ終わると思うので寝ます。

学習は継続してますが、全く良い物が出ないのは辛いorz

追記 2025.10.2
25H2にしたからって事でちょっと気を抜いた(?)訳では無いと思うけど、今朝、25H2に昨晩したから、特にWindows Updateを無効にしてなかったんです。でも、昨晩はUpdateしたからPCを少し休めて朝からまた新たな24時間学習をスタートして出社。帰宅して確認すると、Windows Updateで強制再起動で学習は中断させられてましたorz まあ、Microsoftクオリティですよね、メジャーアップデート的にした直後に更にアップデートがあるとか。
そろそろ、3週間に及ぶ学習なんですが、24時間x7日x3週=504時間x20円/h=10,080円😖 改めて計算してみると無視出来ない電気代だわ!

１週間無駄にした

まあ、ザックリと1週間学習させてました。で、全くダメでした。

2025/09/15 5:01 SouhaTimeCK79200_14187.mlnet
2025/09/19 5:38 SouhaTimeCK86400_14151.mlnet
2025/09/17 5:36 SouhaTimeCK86400_14183.mlnet
2025/09/21 5:59 SouhaTimeCK86400_14273.mlnet
2025/09/18 5:38 SouhaTimeCK86400_14373.mlnet
2025/09/16 5:34 SouhaTimeCK86400_14697.mlnet
2025/09/20 5:45 SouhaTimeCK86400_14816.mlnet

これって努力したからとか全く無縁なのが辛いですね。月曜日朝に終わる奴だけ出勤前に調整してそれ以外はひたすら24時間学習させました。なぜRMSEが1.4未満にならないのかが分からないけど、単純に運が無いから?今回の学習データで2回は出てるので別に出ても全く不思議ないのに...やればやっただけの報いが欲しいですよね。

今はちょっと一旦切り替えも含めて順位予測の学習を5時間させてます。問題は、その後また24時間学習を再開するのが正解か久しぶりに72時間とか試すのが良いのか判断に迷う。取敢えず、台風なんかの気象条件的には問題はなさそうだけど、72時間学習スタートしておいて途中で良いのが出たらそこで中断とかも有りだから行ってみるかなぁ😒

諦めずに

新バージョンのリリース申請は済ませてますが、モデルの精度に納得してではなく諸々の修正も含めてリリース優先しての判断でしたが、一昨日の新馬戦に続けて通常用も昨夜から２４時間学習させてたものが先程終わりRMSE 1.3899でした。

643R	1点	芝(348R)	ダート(273R)	障害(22R)	8頭以下(62R)	9～12頭(182R)	13頭以上(399R)	多点
単勝	22.71% (81.51%)	20.69% (64.83%)	24.54% (101.36%)	31.82% (99.09%)	46.77% (107.58%)	24.18% (77.53%)	18.30% (79.27%)	52.41% (81.59%)
複勝	51.01% (81.62%)	48.85% (77.16%)	53.48% (87.18%)	54.55% (83.18%)	70.97% (91.29%)	56.04% (82.53%)	45.61% (79.70%)	86.63% (81.32%)
枠連	13.81% (89.06%)	14.13% (91.88%)	13.15% (87.05%)	18.75% (71.88%)	-- (--)	18.13% (97.31%)	10.53% (76.82%)	24.68% (75.34%)
馬連	10.42% (100.68%)	10.92% (90.20%)	9.89% (109.82%)	9.09% (153.18%)	19.35% (42.42%)	14.29% (86.54%)	7.27% (116.19%)	20.68% (72.38%)
ワイド	21.77% (88.69%)	21.84% (86.70%)	20.88% (86.19%)	31.82% (151.36%)	46.77% (83.55%)	24.73% (81.04%)	16.54% (92.98%)	40.75% (77.37%)
馬単	5.60% (77.43%)	6.03% (65.69%)	4.76% (71.79%)	9.09% (333.18%)	14.52% (55.97%)	7.14% (84.51%)	3.51% (77.54%)	20.68% (68.47%)
三連複	5.75% (69.89%)	6.61% (86.55%)	3.66% (36.08%)	18.18% (225.91%)	19.35% (70.65%)	7.14% (58.35%)	3.01% (75.04%)	16.02% (76.21%)
三連単	1.24% (60.20%)	2.01% (108.22%)	0.37% (3.85%)	0.00% (0.00%)	4.84% (55.16%)	2.20% (30.66%)	0.25% (74.46%)	16.02% (76.80%)
総合	53.19% (80.98%)	51.72% (83.69%)	54.95% (72.77%)	54.55% (142.12%)	75.81% (72.37%)	57.69% (74.81%)	47.62% (84.00%)	86.78% (75.98%)

まあ、納得出来るものではないのでまだまだ続けますorz

これ終わる前にVisual Studioのアップデートが来てたので、終了してからアップデートしていて気が付いたのですが、既にインサイダーではVisual Studio 2026なるものが存在しているんですね。

順位予想を10時間Model Builderで

ここまでの新馬戦用と通常用から順位予想学習用CSV出力を昨夜しました。4時間半程度掛かりましたが、今朝出勤前にModel Builderで10時間学習スタートしておきました。理由は何ともですが、これまでより随分と良い感じのRMSE 2.6496って事で検証してみました。

720R	1点	芝(411R)	ダート(287R)	障害(22R)	8頭以下(82R)	9～12頭(211R)	13頭以上(427R)	多点
単勝	21.81% (87.12%)	19.95% (68.13%)	23.69% (113.69%)	31.82% (95.45%)	32.93% (79.76%)	24.17% (91.61%)	18.50% (86.32%)	53.19% (83.13%)
複勝	51.67% (88.61%)	49.64% (85.35%)	54.01% (92.37%)	59.09% (100.45%)	62.20% (85.61%)	57.35% (94.03%)	46.84% (86.51%)	86.11% (80.72%)
枠連	12.82% (98.13%)	12.42% (94.65%)	12.93% (103.46%)	18.75% (78.75%)	-- (--)	18.96% (125.73%)	8.43% (74.15%)	24.28% (72.87%)
馬連	10.69% (92.24%)	10.22% (84.55%)	11.15% (103.10%)	13.64% (94.09%)	21.95% (85.98%)	15.64% (123.27%)	6.09% (78.10%)	22.08% (72.27%)
ワイド	20.69% (78.36%)	19.95% (70.73%)	21.25% (87.00%)	27.27% (108.18%)	42.68% (74.76%)	30.33% (127.49%)	11.71% (54.78%)	42.08% (78.95%)
馬単	4.58% (73.71%)	4.87% (61.34%)	3.83% (83.66%)	9.09% (175.00%)	10.98% (95.37%)	7.11% (117.11%)	2.11% (48.10%)	22.08% (69.53%)
三連複	6.53% (72.93%)	7.06% (59.27%)	5.23% (92.65%)	13.64% (70.91%)	19.51% (58.17%)	7.11% (78.20%)	3.75% (73.16%)	15.97% (75.64%)
三連単	1.25% (68.65%)	1.95% (84.21%)	0.35% (51.64%)	0.00% (0.00%)	4.88% (119.15%)	1.42% (78.77%)	0.47% (53.96%)	15.97% (76.17%)
総合	53.47% (82.12%)	51.09% (75.46%)	56.10% (90.81%)	63.64% (90.76%)	70.73% (85.54%)	58.77% (104.53%)	47.54% (69.39%)	86.53% (75.79%)

まあ、もう少しな気もするけど、取敢えず、現状が悪い状態だと思うので少しでも改善されればって事でさらだの新バージョンリリース準備します。

迷いなくModel Builderで24時間

昨夜結局1回目を超える事のなかったAutoML3時間×5回終わった直後にModel Builderで24時間学習をスタートして寝ました。少し残業がありましたが、帰宅してちょっと安心したのは17:00辺りにRMSE 1.3952が出ていたので、このまま仮に終わっても無駄じゃなかったかなぁっとね。実際に終わるのは22:00過ぎなのでもう少し風呂に入ったりして時間をつぶして続きを書きます。

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|                          Experiment Results                        |
|--------------------------------------------------------------------|
|                               Summary                              |
|--------------------------------------------------------------------|
|ML Task: regression                                                 |
|Dataset: E:\My Project\MBnewSouhaCK3\SouhaTimeCK.csv                |
|Label : Souha                                                       |
|Total experiment time : 86401.0000 Secs                             |
|Total number of models explored: 64                                 |
|--------------------------------------------------------------------|
|                        Top 5 models explored                       |
|--------------------------------------------------------------------|
|      Trainer                             RMSE       Duration       |
|--------------------------------------------------------------------|
|53    LightGbmRegression                  1.3952     1829.2080      |
|60    LightGbmRegression                  1.3957     2110.7710      |
|57    LightGbmRegression                  1.3997     1115.0470      |
|52    LightGbmRegression                  1.4005     2702.7290      |
|48    LightGbmRegression                  1.4009     3058.2590      |
|--------------------------------------------------------------------|

最終的にはまあ進展は無かったけど、まずまずなのか検証すると

643R	1点	芝(348R)	ダート(273R)	障害(22R)	8頭以下(62R)	9～12頭(182R)	13頭以上(399R)	多点
単勝	22.71% (78.41%)	19.25% (66.12%)	25.27% (87.88%)	45.45% (155.45%)	40.32% (94.84%)	20.88% (59.84%)	20.80% (84.34%)	53.50% (78.51%)
複勝	53.19% (92.50%)	52.01% (95.06%)	53.48% (88.94%)	68.18% (96.36%)	67.74% (86.29%)	59.89% (103.46%)	47.87% (88.47%)	88.34% (84.24%)
枠連	13.44% (118.25%)	13.04% (126.38%)	12.75% (109.32%)	31.25% (118.12%)	-- (--)	15.93% (85.71%)	11.03% (121.83%)	24.49% (81.75%)
馬連	10.73% (104.34%)	12.07% (121.67%)	8.42% (77.00%)	18.18% (169.55%)	22.58% (75.81%)	13.19% (92.36%)	7.77% (114.24%)	21.77% (80.11%)
ワイド	21.15% (86.27%)	22.70% (93.59%)	18.68% (75.75%)	27.27% (100.91%)	43.55% (76.13%)	25.27% (95.82%)	15.79% (83.48%)	40.44% (78.41%)
馬単	5.75% (95.29%)	5.46% (91.09%)	5.13% (81.47%)	18.18% (333.18%)	12.90% (81.94%)	7.14% (104.34%)	4.01% (93.23%)	21.77% (76.59%)
三連複	5.91% (82.58%)	7.47% (62.39%)	4.03% (96.52%)	4.55% (229.09%)	19.35% (56.45%)	4.95% (110.77%)	4.26% (73.78%)	14.31% (58.65%)
三連単	1.56% (67.25%)	2.30% (62.96%)	0.73% (78.13%)	0.00% (0.00%)	6.45% (63.23%)	1.10% (18.24%)	1.00% (90.23%)	14.31% (54.48%)
総合	54.43% (90.06%)	53.16% (88.94%)	54.95% (86.65%)	68.18% (151.47%)	74.19% (76.38%)	60.44% (83.82%)	48.62% (93.70%)	88.65% (65.32%)

とまあ、理想を言えばキリが無いけど、ギリギリ妥協な線ってか時間が無いので^^;

まずはAutoMLで3時間×5回スタート

1回目はRMSE 1.4213で

579R	1点	芝(315R)	ダート(244R)	障害(20R)	8頭以下(55R)	9～12頭(163R)	13頭以上(361R)	多点
単勝	21.24% (78.53%)	20.32% (65.21%)	22.13% (97.21%)	25.00% (60.50%)	45.45% (90.18%)	16.56% (56.26%)	19.67% (86.81%)	48.70% (74.37%)
複勝	49.40% (79.26%)	51.75% (81.84%)	45.90% (75.53%)	55.00% (84.00%)	69.09% (93.27%)	47.24% (68.77%)	47.37% (81.86%)	85.66% (83.58%)
枠連	11.20% (72.04%)	11.24% (82.89%)	10.53% (59.39%)	21.43% (85.00%)	-- (--)	11.66% (51.29%)	9.97% (74.82%)	25.46% (85.79%)
馬連	7.77% (52.88%)	8.25% (55.71%)	6.97% (48.16%)	10.00% (66.00%)	21.82% (73.09%)	6.75% (37.67%)	6.09% (56.68%)	19.69% (77.13%)
ワイド	17.62% (68.32%)	19.37% (71.52%)	15.16% (64.10%)	20.00% (69.50%)	38.18% (70.91%)	18.40% (82.02%)	14.13% (61.75%)	39.90% (86.75%)
馬単	4.32% (52.68%)	4.76% (50.38%)	4.10% (59.96%)	0.00% (0.00%)	14.55% (73.82%)	3.07% (38.65%)	3.32% (55.79%)	19.69% (73.64%)
三連複	6.04% (100.28%)	6.03% (80.38%)	5.74% (117.99%)	10.00% (197.50%)	21.82% (136.91%)	6.75% (102.58%)	3.32% (93.66%)	14.68% (72.78%)
三連単	1.90% (104.99%)	1.59% (11.81%)	2.46% (233.89%)	0.00% (0.00%)	9.09% (84.00%)	0.61% (5.40%)	1.39% (153.16%)	14.68% (68.08%)
総合	51.64% (76.20%)	54.29% (61.92%)	47.54% (94.82%)	60.00% (69.74%)	72.73% (88.88%)	49.08% (55.33%)	49.58% (83.06%)	86.18% (73.11%)

と流石に初回よりはマシなのが出来ましたが、本来の目標である単勝と複勝の的中率もまだまだだし、自分の馬券スタイルとしてはワイドの的中率も上がって欲しいです。初回のはワイド的にはこれより良かったし😓

さらだ側はコーディング終了

今回のファクター追加処理はさらだ側では一応完了だと思います。さらだ64側はこれからではありますが、新たなファクター込みのデータでの学習スタートさせてます。ここの所ではAutoMLはModel Builderには及ばない感じですがテストも兼ねて3時間学習中。今のAutoMLは時間プラス回数なんですが、3時間1回のみにしてます。その後、Model Builderでの学習に行きます。

このってか、AutoMLが終了予定17:25なので、そこからModel Builderになるので取敢えず12時間程度にして明日の朝には一旦様子が分かる様にして、その結果踏まえて少し考えたいと思います。まあ、その間にさらだ64のコーティングも進めておく予定です。

追記 2025.9.7 6:35
まず、AutoMLでの1回目はRMSE 1.4495で

579R	1点	芝(315R)	ダート(244R)	障害(20R)	8頭以下(55R)	9～12頭(163R)	13頭以上(361R)	多点
単勝	21.93% (68.57%)	22.22% (64.95%)	21.72% (71.76%)	20.00% (86.50%)	36.36% (74.91%)	22.09% (64.29%)	19.67% (69.53%)	53.02% (73.95%)
複勝	49.40% (74.47%)	51.11% (74.51%)	47.54% (74.59%)	45.00% (72.50%)	67.27% (85.09%)	50.92% (69.63%)	45.98% (75.04%)	86.18% (81.45%)
枠連	11.61% (75.87%)	12.85% (81.16%)	10.09% (70.22%)	14.29% (73.57%)	-- (--)	14.72% (73.13%)	9.14% (70.17%)	24.64% (65.69%)
馬連	10.19% (56.82%)	11.75% (61.17%)	7.79% (49.34%)	15.00% (79.50%)	32.73% (96.18%)	11.04% (63.93%)	6.37% (47.62%)	21.24% (66.21%)
ワイド	24.18% (102.78%)	25.71% (77.78%)	21.72% (135.53%)	30.00% (97.00%)	52.73% (98.73%)	25.77% (73.01%)	19.11% (116.84%)	44.04% (85.61%)
馬単	5.18% (58.41%)	6.35% (70.83%)	3.28% (37.91%)	10.00% (113.00%)	20.00% (98.55%)	5.52% (68.10%)	2.77% (47.92%)	21.24% (61.57%)
三連複	5.87% (84.75%)	6.67% (46.89%)	4.92% (126.60%)	5.00% (170.50%)	21.82% (78.18%)	4.91% (65.89%)	3.88% (94.27%)	13.64% (49.41%)
三連単	1.21% (44.75%)	1.59% (32.98%)	0.82% (63.61%)	0.00% (0.00%)	7.27% (94.00%)	1.23% (62.70%)	0.28% (29.14%)	13.64% (44.24%)
総合	51.30% (70.70%)	53.65% (63.32%)	48.77% (78.77%)	45.00% (87.08%)	74.55% (89.38%)	52.76% (67.58%)	47.09% (68.82%)	86.70% (55.95%)

って感じで、初回としてならまあまあ? で、Model Builder 12時間の1回目はRMSE 1.4652で

579R	1点	芝(315R)	ダート(244R)	障害(20R)	8頭以下(55R)	9～12頭(163R)	13頭以上(361R)	多点
単勝	19.17% (71.47%)	15.87% (51.65%)	24.59% (102.13%)	5.00% (9.50%)	30.91% (68.36%)	22.70% (86.20%)	15.79% (65.29%)	46.29% (70.35%)
複勝	46.63% (83.77%)	43.81% (83.37%)	50.82% (86.23%)	40.00% (60.00%)	50.91% (80.73%)	52.15% (97.61%)	43.49% (77.98%)	81.87% (81.45%)
枠連	11.61% (84.91%)	12.45% (83.49%)	9.65% (81.71%)	28.57% (162.14%)	-- (--)	13.50% (59.45%)	9.70% (88.64%)	21.79% (75.93%)
馬連	7.60% (81.43%)	8.89% (60.92%)	5.74% (103.57%)	10.00% (134.50%)	12.73% (34.36%)	9.82% (56.87%)	5.82% (99.70%)	17.10% (74.42%)
ワイド	19.00% (108.55%)	20.63% (114.48%)	16.39% (101.23%)	25.00% (104.50%)	40.00% (101.64%)	22.70% (102.45%)	14.13% (112.35%)	35.92% (81.53%)
馬単	3.11% (28.58%)	3.17% (21.30%)	2.87% (37.34%)	5.00% (36.50%)	10.91% (58.73%)	4.91% (50.92%)	1.11% (13.91%)	17.10% (71.52%)
三連複	4.15% (88.38%)	4.76% (106.22%)	3.69% (72.58%)	0.00% (0.00%)	14.55% (102.91%)	5.52% (196.87%)	1.94% (37.17%)	10.54% (72.28%)
三連単	1.04% (25.65%)	1.27% (22.79%)	0.82% (31.43%)	0.00% (0.00%)	3.64% (13.09%)	1.84% (57.48%)	0.28% (13.19%)	10.54% (74.16%)
総合	48.70% (71.33%)	45.71% (67.61%)	52.87% (76.99%)	45.00% (59.55%)	61.82% (65.69%)	52.76% (88.48%)	44.88% (63.53%)	82.21% (74.45%)

って感じなのは、やはりRMSE的にもAutoMLが少し良いからかな。なんにしてもどちらも初回だし、こっからどこまで精度があげられるかまた少し時間掛けて学習させてみます。ただ、さらだの方はあまり待たせてもと思うのでどこかで妥協して一旦リリースする予定です。

ウマニティ退会

いや、別になんじゃないけど、まあ、特に必要性を感じないし、継続利用するのはどうかと思い止めました。別に悪いサービスだとは思いませんが、価値観的にです^^;

久しぶりのフルセットアップ

先日も書きましたが、System.Data.SQLite Version 2.0.1にしてのフルセットアップを行いました。ちょっと前バージョンでの記述を見つけられませんでしたが、今回は2時間2分29.759秒でした。これは当然遅いとは言えない感じですかね。取得期間が延びてますので、ほぼ2時間程度で完了はまずまずのパフォーマンスだと思います。

ちょっと曖昧な記憶ですが、前回は大分時間短縮された感じだったかと思いますが、今回はどちらかといえばパフォーマンスよりもバグ関連で修復されたんじゃないかと思います。特に問題無く処理出来たのでバージョンアップ由来の問題無く行けたのは良かったかなぁっとね。今後はSytem.Data.SQLiteとSQLite自体が分離されたので、SQLite自体のバージョンアップにも気軽に対応出来そうです。

モデル学習で苦戦

随分と時間掛けて何度も何度もやってはいるのですが、思うなモデルが出ないです。RMSEの値だけが全てではないのですが、一応の目安だし、これまでの新馬戦では1.9636だったのですが、今回は1.9632

61R	1点	芝(52R)	ダート(9R)	8頭以下(17R)	9～12頭(24R)	13頭以上(20R)	多点
単勝	14.75% (64.43%)	15.38% (45.96%)	11.11% (171.11%)	17.65% (57.65%)	20.83% (103.33%)	5.00% (23.50%)	54.10% (106.72%)
複勝	47.54% (78.69%)	48.08% (79.42%)	44.44% (74.44%)	47.06% (69.41%)	54.17% (77.50%)	40.00% (88.00%)	90.16% (79.29%)
枠連	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	10.81% (39.16%)
馬連	3.28% (19.51%)	3.85% (22.88%)	0.00% (0.00%)	11.76% (70.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	11.48% (51.69%)
ワイド	14.75% (50.16%)	15.38% (35.77%)	11.11% (133.33%)	23.53% (44.71%)	20.83% (95.83%)	0.00% (0.00%)	39.34% (73.44%)
馬単	3.28% (34.92%)	3.85% (40.96%)	0.00% (0.00%)	11.76% (125.29%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	11.48% (52.79%)
三連複	6.56% (90.16%)	5.77% (26.15%)	11.11% (460.00%)	11.76% (32.35%)	8.33% (206.25%)	0.00% (0.00%)	9.84% (34.51%)
三連単	3.28% (97.38%)	3.85% (114.23%)	0.00% (0.00%)	11.76% (349.41%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	9.84% (45.14%)
総合	47.54% (57.22%)	48.08% (48.22%)	44.44% (107.86%)	47.06% (106.97%)	54.17% (60.36%)	40.00% (13.94%)	90.16% (53.19%)

決して納得はしてませんが、学習時間を変えたり、何度もトライしたりでこれが最適RMSEでした。これ、意外とライトなモデルで52.7MBです。悩むのは、RMSE 1.9662ながらヘビー級なモデルで210MBな

61R	1点	芝(52R)	ダート(9R)	8頭以下(17R)	9～12頭(24R)	13頭以上(20R)	多点
単勝	24.59% (119.51%)	25.00% (65.00%)	22.22% (434.44%)	35.29% (96.47%)	20.83% (92.50%)	20.00% (171.50%)	60.66% (115.03%)
複勝	54.10% (92.13%)	53.85% (86.54%)	55.56% (124.44%)	58.82% (81.76%)	45.83% (65.00%)	60.00% (133.50%)	90.16% (78.96%)
枠連	8.11% (48.38%)	10.00% (59.67%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	8.33% (37.50%)	5.00% (44.50%)	18.92% (48.67%)
馬連	8.20% (43.44%)	9.62% (50.96%)	0.00% (0.00%)	17.65% (80.00%)	8.33% (53.75%)	0.00% (0.00%)	19.67% (103.66%)
ワイド	16.39% (33.93%)	19.23% (39.81%)	0.00% (0.00%)	29.41% (51.18%)	20.83% (50.00%)	0.00% (0.00%)	39.34% (67.70%)
馬単	4.92% (44.92%)	5.77% (52.69%)	0.00% (0.00%)	11.76% (125.29%)	4.17% (25.42%)	0.00% (0.00%)	19.67% (101.48%)
三連複	4.92% (22.30%)	5.77% (26.15%)	0.00% (0.00%)	11.76% (32.35%)	4.17% (33.75%)	0.00% (0.00%)	14.75% (122.34%)
三連単	3.28% (97.38%)	3.85% (114.23%)	0.00% (0.00%)	11.76% (349.41%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	14.75% (169.40%)
総合	54.10% (63.49%)	53.85% (62.01%)	55.56% (71.86%)	58.82% (116.64%)	45.83% (44.74%)	60.00% (43.69%)	90.16% (132.93%)

とインパクトのある結果なんですが、これ、多分さらだではメモリ不足的なエラーで使えないかも^^; この検証はさらだ64でしてるので問題ないのですけどね。

通常用ではこれまでRMSE 1.3887とかでしたが、1.4未満が出ませんorz 先程終わったものがやっと1.4125で

515R	1点	芝(280R)	ダート(217R)	障害(18R)	8頭以下(51R)	9～12頭(148R)	13頭以上(316R)	多点
単勝	21.17% (76.52%)	19.29% (72.14%)	23.96% (85.35%)	16.67% (38.33%)	39.22% (91.57%)	21.62% (74.93%)	18.04% (74.84%)	48.93% (75.59%)
複勝	49.13% (81.86%)	49.29% (83.96%)	49.77% (81.43%)	38.89% (54.44%)	70.59% (97.45%)	58.78% (99.32%)	41.14% (71.17%)	86.80% (85.55%)
枠連	11.34% (87.94%)	13.24% (109.59%)	9.95% (69.60%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	13.51% (65.68%)	9.18% (89.46%)	25.23% (90.30%)
馬連	8.74% (65.59%)	11.43% (79.32%)	5.99% (53.32%)	0.00% (0.00%)	27.45% (97.84%)	8.78% (49.32%)	5.70% (68.01%)	20.78% (74.04%)
ワイド	20.39% (71.96%)	22.86% (74.00%)	18.43% (73.78%)	5.56% (18.33%)	47.06% (93.73%)	22.97% (73.58%)	14.87% (67.69%)	40.19% (88.60%)
馬単	4.85% (66.37%)	6.43% (77.32%)	3.23% (57.74%)	0.00% (0.00%)	17.65% (98.24%)	3.38% (29.05%)	3.48% (78.70%)	20.78% (73.19%)
三連複	6.80% (109.36%)	8.21% (129.46%)	5.07% (90.00%)	5.56% (30.00%)	17.65% (107.06%)	6.76% (42.97%)	5.06% (140.82%)	14.37% (85.49%)
三連単	0.97% (53.32%)	1.43% (91.71%)	0.46% (8.20%)	0.00% (0.00%)	3.92% (39.22%)	0.68% (6.22%)	0.63% (77.66%)	14.37% (92.14%)
総合	51.46% (76.38%)	51.79% (89.13%)	52.07% (64.88%)	38.89% (18.41%)	72.55% (89.30%)	62.16% (55.14%)	43.04% (83.54%)	87.18% (86.37%)

この程度では本当に妥協したくないです。複勝率が50%超えないのが本当に納得がいかないですね。何となくなイメージとして単勝25%と複勝50%は超えたいかなぁってね。先週木曜日に仕事から戻った際に学習させてたのを忘れていてPCの電源ボタン押してしまった為にRMSEが不明なモデルなんですが

515R	1点	芝(280R)	ダート(217R)	障害(18R)	8頭以下(51R)	9～12頭(148R)	13頭以上(316R)	多点
単勝	20.00% (65.40%)	18.57% (60.93%)	22.58% (74.47%)	11.11% (25.56%)	39.22% (97.45%)	16.22% (46.42%)	18.67% (69.11%)	49.13% (71.00%)
複勝	50.49% (84.08%)	51.43% (87.43%)	49.77% (80.88%)	44.44% (70.56%)	66.67% (91.37%)	56.08% (88.65%)	45.25% (80.76%)	84.08% (80.96%)
枠連	11.81% (84.35%)	12.79% (89.41%)	10.95% (82.34%)	8.33% (25.83%)	-- (--)	16.89% (84.39%)	8.23% (75.79%)	23.84% (88.18%)
馬連	8.74% (85.59%)	11.07% (83.64%)	6.45% (95.21%)	0.00% (0.00%)	23.53% (100.98%)	10.81% (64.05%)	5.38% (93.20%)	20.97% (81.23%)
ワイド	18.64% (71.15%)	19.64% (59.25%)	17.97% (89.40%)	11.11% (36.11%)	47.06% (92.94%)	20.27% (54.32%)	13.29% (75.51%)	39.81% (86.56%)
馬単	4.47% (61.65%)	6.07% (75.57%)	2.76% (48.80%)	0.00% (0.00%)	21.57% (143.92%)	2.03% (17.77%)	2.85% (68.92%)	20.97% (73.84%)
三連複	5.24% (84.56%)	6.43% (98.04%)	3.69% (71.71%)	5.56% (30.00%)	13.73% (48.04%)	6.08% (32.16%)	3.48% (115.00%)	15.53% (102.97%)
三連単	0.78% (30.25%)	0.71% (3.93%)	0.92% (66.73%)	0.00% (0.00%)	3.92% (39.22%)	0.68% (5.95%)	0.32% (40.19%)	15.53% (107.40%)
総合	52.82% (70.60%)	53.93% (69.22%)	52.07% (76.13%)	44.44% (23.41%)	70.59% (87.70%)	60.14% (49.21%)	46.52% (77.31%)	84.47% (95.12%)

こちらはそれでも複勝50%には届いてたりとかするので、やはり、もう少しだけトライしてみます。さらだの次期バージョンは2.3.7をリリースしようかと思っています。なんとか良いモデルが出る事に期待してみます。

追記 2025.8.31 16:31
ちょっと見落としてた。今回の学習でRMSE 1.3997ってのが出てたのですが、

515R	1点	芝(280R)	ダート(217R)	障害(18R)	8頭以下(51R)	9～12頭(148R)	13頭以上(316R)	多点
単勝	21.94% (75.51%)	20.00% (62.43%)	25.35% (95.44%)	11.11% (38.89%)	37.25% (79.02%)	20.95% (62.64%)	19.94% (80.98%)	52.62% (81.51%)
複勝	52.04% (85.01%)	51.43% (84.79%)	52.53% (86.04%)	55.56% (76.11%)	62.75% (85.10%)	58.11% (86.55%)	47.47% (84.27%)	86.41% (82.66%)
枠連	14.81% (118.01%)	17.81% (151.32%)	10.95% (79.60%)	25.00% (153.33%)	-- (--)	21.62% (128.24%)	10.13% (101.27%)	23.38% (79.62%)
馬連	11.26% (109.94%)	13.57% (131.43%)	8.29% (76.13%)	11.11% (183.33%)	19.61% (71.76%)	15.54% (109.19%)	7.91% (116.46%)	20.78% (70.19%)
ワイド	22.52% (93.86%)	22.86% (89.39%)	21.66% (96.87%)	27.78% (127.22%)	45.10% (88.63%)	29.05% (105.07%)	15.82% (89.46%)	41.36% (79.22%)
馬単	5.63% (113.51%)	6.79% (142.64%)	4.15% (74.01%)	5.56% (136.67%)	15.69% (89.61%)	4.73% (90.54%)	4.43% (128.13%)	20.78% (69.70%)
三連複	5.63% (91.18%)	6.07% (95.00%)	5.07% (91.34%)	5.56% (30.00%)	15.69% (69.22%)	6.08% (55.74%)	3.80% (111.33%)	14.95% (85.67%)
三連単	0.97% (129.81%)	1.43% (193.39%)	0.46% (58.53%)	0.00% (0.00%)	3.92% (12.16%)	0.00% (0.00%)	0.95% (209.59%)	14.95% (73.77%)
総合	53.01% (101.78%)	52.50% (117.89%)	53.46% (82.27%)	55.56% (90.58%)	62.75% (70.78%)	60.81% (79.75%)	47.78% (115.19%)	86.80% (75.68%)

さすがに1.4未満だしまずまずなのが出てたけど微妙かなぁ。これ112MBなのでさらだで使えるのかも分からないけど、まあ、もう少しやってみます。

防犯カメラ

あまり時間掛けずに選択した防犯カメラなんですが、
ieGeek 防犯カメラ
ちょっとイマイチ分からない事が多い代物です。セールで8,999円で購入し、まあ、新築の家に穴開けるのは気が引けたし、雨どいに括り付ける
防犯カメラ 取付金具 穴あけ不要
も一緒に購入して取付ました。こちらは1,161円で、合計10,160円の出費でした。感覚的には安い買い物ではなかったのに...これ、ちょっとイマイチなのを買わさせた感が否めないです。MicroSDカードは既に手元にあった200GB(256GBまで対応らしく)を使いました。一応バッテリー充電してからって話でしたので一晩USBで充電しても、アプリの画面では満充電ではない感じでしたが、仕事から帰宅して24時間充電してる感じでしたので、取敢えず設置してみて諸々するとまあ、満充電にはなっている表示にはなりました。

ただね、こんなの素人が設置して使うのに、アプリはダメダメ! なんだこれ? いやね、分からないで使っているからってのは、こちらにも非がありそうだけど、それにしてもこんなのありか?

平和で安全な国、日本?

その昔から海外に比べたら安全安心な国だったとは思うけど、いつの時代にも悪い奴は居ますね。現在の勤務先の関係で冬場にはスタッドレスが必要なのでカーポートの隅に置いてたんですが、水曜日に仕事から帰宅すると妻が「スタッドレスどっかに持って行った?」って聞かれ、当然この時期には何もしないよって言うと、数日前から無いからって😱 盗まれた! 強盗ではないが普通に盗まれた!

まあ、単にカバーはしてたけど、カバーしてるだけで見るからにタイヤが置いてあるのは分かるし、通りかかった時に、もらっていくかって思えば簡単に持っていける状態ではありました。でも、昼間なのか夜なのかは分かりませんが、当然、こちらが不在時なのか就寝時なのかは不明ですが、大胆に盗まれました。一応、警察には報告はしてますが、被害届とかではなく報告にとどめました。ってのも、被害届にしても正確な日時とかも不明だし手掛かりがないしなので諦めモードで、単にこの地域でもこんな事が起きました的に今後の防犯に繋がれば的に報告です。

で、既に被害受けて痛いのですが、今後の為に防犯カメラをAmazonで発注しました。明日には届く予定なのでまた使用感なんかも上げてみます。

７２時間学習しても運?

あくまでも、毎回同じ結果にならない事は分かってます。今回72時間Model Builder走らせて学習した最適RMSEは1.4523でした。1.4を下回らないのは、はっきり言って納得出来る結果ではないのですが、これ、3日後に?って話ではあります。

451R	1点	芝(245R)	ダート(190R)	障害(16R)	8頭以下(41R)	9～12頭(133R)	13頭以上(277R)	多点
単勝	22.39% (89.58%)	20.41% (80.00%)	26.32% (108.47%)	6.25% (11.87%)	41.46% (118.05%)	24.06% (83.76%)	18.77% (88.16%)	49.89% (78.46%)
複勝	48.56% (86.63%)	46.53% (87.31%)	52.11% (88.58%)	37.50% (53.12%)	63.41% (87.80%)	53.38% (99.70%)	44.04% (80.18%)	84.92% (82.66%)
枠連	13.35% (110.18%)	12.44% (114.30%)	14.04% (108.03%)	18.18% (72.73%)	-- (--)	13.53% (85.64%)	11.91% (110.83%)	22.77% (81.78%)
馬連	8.87% (93.46%)	8.98% (89.18%)	8.42% (99.11%)	12.50% (91.87%)	19.51% (43.41%)	9.02% (50.60%)	7.22% (121.44%)	18.40% (67.25%)
ワイド	18.63% (86.23%)	19.18% (80.90%)	17.89% (94.79%)	18.75% (66.25%)	46.34% (91.71%)	21.05% (100.30%)	13.36% (78.66%)	37.69% (80.72%)
馬単	4.88% (90.95%)	4.90% (79.47%)	4.74% (109.58%)	6.25% (45.62%)	14.63% (70.98%)	3.76% (48.35%)	3.97% (114.37%)	18.40% (67.09%)
三連複	5.54% (49.49%)	7.35% (47.43%)	3.16% (53.47%)	6.25% (33.75%)	17.07% (44.88%)	9.02% (97.52%)	2.17% (27.11%)	13.75% (61.90%)
三連単	1.33% (26.47%)	2.45% (48.73%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	9.76% (123.17%)	1.50% (51.80%)	0.00% (0.00%)	13.75% (55.73%)
総合	50.55% (78.52%)	48.98% (77.44%)	53.68% (82.55%)	37.50% (45.85%)	73.17% (82.86%)	54.89% (77.21%)	45.13% (77.59%)	85.59% (64.27%)

これね、結果的には全く受け入れがたい物なんだよね。まあ、慌てる事はないので、またやるしかないか😔

System.Data.SQLite 2.0.1.0

少し前ってかまあ、そもそもこれまで利用してきたSystem.Data.SQLite.Core 1.0.119はもう随分と長い事バージョンアップが気になってたんですが、ってのも、本体(?)というか元のSQLite自体が何度かバージョンアップしてたので追従するんだろうなと思うのは普通なのでね。しかし、なにやら微妙に2.xとかの話がフォーラムで出たりしてたので、適度にチェック入れてました。

まあ、詳細とか気になる方は公式サイトでご確認頂ければと思いますが、最初はSystem.Data.SQLiteの方を利用してましたが、対応プラットフォームが.NET Frameworkから.NETxになった時に今の.Core付に変えた記憶が。で、ざっくりな話としてはSystem.Data.SQLite 2.0.1.0は.NET 8や.NET 9にも対応しているとの事なので特に問題無く移行出来ればとは思うけど、やって問題があって戻す作業がまた大変なので二の足踏む感じです。リリースされたの昨日なので、少し様子見かな。

追記 2025.8.20 22:28
NuGetで現在のSystem.Data.SQLite.Coreをアンインストールして、System.Data.SQLite Version 2.0.1をインストールし、SourceGear.sqlite3 Version 3.50.3をインストール。試しにデバッグで走らせてデータベース更新しても特に問題なく動きました。現在はModel Builderで通常用の72時間学習中なので、これ終わったらリリースビルトでデータベースのクリーンインストールしてみようかと思ってます。昨年9月に1.0.119がリリースされた時に確か更新が少し早くなってた記憶があるので、ちょっとその辺りを確認してみようかと思ってます。ただ、学習終わったら順位予測のCSV出力と学習が待ってるので、うまい合間を狙ってやってみます。

現時点でのModel Builer学習モデル

• ShinbaTimeCK.mlnet
  

  8R	1点	芝(7R)	ダート(1R)	8頭以下(1R)	9～12頭(5R)	13頭以上(2R)	多点
  単勝	12.50% (15.00%)	14.29% (17.14%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	20.00% (24.00%)	0.00% (0.00%)	50.00% (50.42%)
  複勝	50.00% (71.25%)	57.14% (81.43%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	60.00% (76.00%)	50.00% (95.00%)	87.50% (63.33%)
  枠連	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)
  馬連	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)
  ワイド	25.00% (61.25%)	28.57% (70.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	40.00% (98.00%)	0.00% (0.00%)	50.00% (42.50%)
  馬単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)
  三連複	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)
  三連単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)
  総合	50.00% (19.03%)	57.14% (21.85%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	60.00% (24.75%)	50.00% (11.87%)	87.50% (9.72%)

• SouhaTimeCK.mlnet
  

  64R	1点	芝(34R)	ダート(28R)	障害(2R)	8頭以下(6R)	9～12頭(17R)	13頭以上(41R)	多点
  単勝	23.44% (73.28%)	23.53% (52.35%)	25.00% (103.93%)	0.00% (0.00%)	50.00% (91.67%)	23.53% (129.41%)	19.51% (47.32%)	56.25% (89.95%)
  複勝	54.69% (80.63%)	52.94% (70.29%)	53.57% (90.36%)	100.00% (120.00%)	50.00% (53.33%)	70.59% (102.35%)	48.78% (75.61%)	85.94% (77.97%)
  枠連	16.67% (78.52%)	11.54% (35.77%)	19.23% (112.69%)	50.00% (190.00%)	-- (--)	17.65% (76.47%)	14.63% (71.71%)	27.78% (98.77%)
  馬連	14.06% (70.63%)	11.76% (33.53%)	14.29% (105.00%)	50.00% (220.00%)	16.67% (20.00%)	17.65% (82.35%)	12.20% (73.17%)	25.00% (101.77%)
  ワイド	20.31% (48.59%)	17.65% (25.59%)	21.43% (72.86%)	50.00% (100.00%)	50.00% (58.33%)	23.53% (72.94%)	14.63% (37.07%)	40.62% (74.74%)
  馬単	4.69% (49.22%)	2.94% (3.82%)	7.14% (107.86%)	0.00% (0.00%)	16.67% (21.67%)	5.88% (122.94%)	2.44% (22.68%)	25.00% (102.73%)
  三連複	6.25% (46.41%)	8.82% (39.41%)	3.57% (58.21%)	0.00% (0.00%)	33.33% (106.67%)	5.88% (95.88%)	2.44% (17.07%)	12.50% (77.70%)
  三連単	3.12% (237.81%)	2.94% (11.76%)	3.57% (529.29%)	0.00% (0.00%)	16.67% (66.67%)	5.88% (871.76%)	0.00% (0.00%)	12.50% (66.93%)
  総合	57.81% (85.78%)	55.88% (34.02%)	57.14% (147.84%)	100.00% (78.75%)	66.67% (59.76%)	70.59% (194.26%)	51.22% (43.08%)	85.94% (78.60%)

先程さらだの先週の結果アップしてて、こちらの現状とどの程度違うのか気になり出してみた。新馬戦はほぼ同じ感じなのでもう少し学習させてみる必要がありそうなので今晩は8時間やってみます。通常の方ももう少しってか先日またやらかして、気が付いたらWindows Updateで強制再起動されてて最終的なRMSEとかも分からない状態だったし😓 Windows Updateを常時停止していて適度に手動でも良いかもだけど、なんか緊急のとか出た時の事を考えるとねぇ。

Settings.settings

WinUI3でのアプリ作成で、特に何も考えずに当たり前に使い始めてた、まあいわゆるプロジェクトのプロパティをVisual Studioで開くと左の一番下に「設定」って出る奴ね。これ、今のVisual Studio 2022とかでは確かに

「プロジェクト プロパティ経由では実行されなくなりました」とか出るんですよね。それでもWindowsフォームアプリでは使い続けてました。これ、Copilotの説明だと.NETなんかの流れらしく、WinUI3とかでは推奨されないらしい。で、ApplicationData.Current.LocalSettingsが推奨されるって事で本日午前中はこの修正で終わりました😅

まだまだ全然C#も初心者だし、WinUI3とかもそうなんですが、これまでのSettings.settingsに変えて、今後使用するべく

public static class AppSettings
{
    // 🔹 アプリケーション設定のキー
    //
    // 文字列取得・設定の例
    // string dbPath = AppSettings.Get("JVD_DB");
    // AppSettings.Set("Theme", "Light");
    //
    // 整数取得・設定の例（オーバーロード）
    // int retry = AppSettings.GetInt("MaxRetry", 5);
    // AppSettings.Set("MaxRetry", retry + 1);
    //
    // 真偽値取得・設定の例（オーバーロード）
    // bool logging = AppSettings.GetBool("EnableLogging");
    // AppSettings.Set("EnableLogging", !logging);

    // 初期値定義（すべて文字列）
    private static readonly Dictionary<string, string> DefaultSettings = new()
    {
        { "JVD_DB", "JVData.db" },
        { "UserDB", "UserData.db" },
        { "AnalyzeDB", "Analyze.db" }
    };

    private static readonly ApplicationDataContainer _settings = ApplicationData.Current.LocalSettings;

    public static bool IsInitialized => _settings.Values.ContainsKey("Initialized");

    public static void InitializeDefaults()
    {
        if (!IsInitialized)
        {
            foreach (var kvp in DefaultSettings)
                _settings.Values[kvp.Key] = kvp.Value;

            _settings.Values["Initialized"] = true;
        }
    }

    public static void ResetToDefaults()
    {
        foreach (var kvp in DefaultSettings)
            _settings.Values[kvp.Key] = kvp.Value;
    }

    // 🔹 基本型の取得
    public static string Get(string key)
    {
        if (_settings.Values.TryGetValue(key, out var value))
            return value as string ?? DefaultSettings.GetValueOrDefault(key, "");
        else
            return DefaultSettings.GetValueOrDefault(key, "");
    }

    public static void Set(string key, string value)
    {
        _settings.Values[key] = value;
        SettingChanged?.Invoke(key, value);
    }

    // 🔹 型付き取得
    public static int GetInt(string key, int defaultValue = 0)
    {
        var value = Get(key);
        return int.TryParse(value, out var result) ? result : defaultValue;
    }

    public static bool GetBool(string key, bool defaultValue = false)
    {
        var value = Get(key);
        return bool.TryParse(value, out var result) ? result : defaultValue;
    }

    // 🔹 型付き設定（オーバーロード）
    public static void Set(string key, int value) => Set(key, value.ToString());
    public static void Set(string key, bool value) => Set(key, value.ToString());

    // 🔔 設定変更通知（任意）
    public static event Action<string, string>? SettingChanged;

    // 🔹 補助プロパティ
    public static IEnumerable<string> Keys => DefaultSettings.Keys;
    public static IReadOnlyDictionary<string, string> AllDefaults => DefaultSettings;
}

こんな感じでラッパークラスを追加すればってCopilotの提案を素直に受け入れて進めてみてます。