いよいよ解決?

ML.NETの方にはなぜ古いバージョンのLightGBMを使い続けるのかってのを上げてたんですが、この度解決して頂けたようです。ようですってのは、現時点ではまだ何も変わってないのですが、自分が上げた問題点のスレッドが解決済みとなったので、対処して頂けたんだと信じたいです。

ただ、問題は現行5.0.0のpreviewなんですが、これが次のpreviewには反映されるのか、もしくは正規版にはって事なのかは不明。ML.NETが正規にリリースされるタイミングは.NETがバージョンアップする時って事の様なので、前回は昨年秋の10月だったか11月だったかなんです。もし、それまで待たないとだとまだまだ遠い話に...近日previewにでも反映されれば即試して反映したいとは思ってます。

第55回高松宮記念

馬券の調子が悪いのは相変わらずですが、またまた自己予想してみました。

13番のエイシンフェンサーは悩んだんですが、今回は評価下げてみました。

ちょっとモデルの学習は一休みしてます。今苦労しているのはWinUI 3を試そうかと色々調べたりしてます。これ出来るとダークモード対応なんかもですが、この所のWindowsアプリ風に出来て見栄えが良くなる事と解像度違いで少しでも同じ見栄えに出来ればと期待してます。

気合い入れてLightGBM

確かスタートしたのは日曜日だったかと、今回の設定では50回指定してたんですが、25回程度で断念しました。ってのもここまでこの25回で3日程度は稼働させてます。72時間だと仮にして72/25だと1回のトライアルが2.88時間で3時間弱なんですが、タフな学習なのは間違いないです。まあ、それでも今回ここまでの最適RMSEとして1.3589でした。

675R	1点	芝(282R)	ダート(365R)	障害(28R)	8頭以下(19R)	9～12頭(146R)	13頭以上(510R)	多点
単勝	22.81% (72.39%)	20.92% (77.23%)	24.38% (68.88%)	21.43% (69.29%)	36.84% (91.58%)	28.77% (90.34%)	20.59% (66.53%)	50.96% (90.47%)
複勝	51.85% (83.38%)	48.58% (80.50%)	53.97% (85.37%)	57.14% (86.43%)	57.89% (73.16%)	60.27% (84.32%)	49.22% (83.49%)	86.81% (87.31%)
枠連	11.85% (72.24%)	8.24% (57.73%)	14.01% (82.21%)	19.05% (79.05%)	-- (--)	15.07% (61.85%)	10.39% (71.96%)	27.65% (72.11%)
馬連	9.19% (83.38%)	6.38% (102.06%)	11.23% (73.15%)	10.71% (28.57%)	21.05% (64.74%)	12.33% (74.86%)	7.84% (86.51%)	21.19% (73.44%)
ワイド	21.19% (85.48%)	17.73% (92.70%)	23.56% (81.78%)	25.00% (61.07%)	21.05% (31.58%)	30.82% (86.78%)	18.43% (87.12%)	42.37% (84.15%)
馬単	4.59% (59.61%)	2.84% (47.02%)	6.03% (72.11%)	3.57% (23.57%)	10.53% (63.16%)	4.79% (55.62%)	4.31% (60.63%)	21.19% (76.65%)
三連複	5.33% (69.23%)	3.19% (34.57%)	7.12% (99.70%)	3.57% (21.07%)	5.26% (37.89%)	11.64% (71.44%)	3.53% (69.76%)	13.19% (76.94%)
三連単	1.19% (58.76%)	0.71% (69.29%)	1.64% (55.12%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	3.42% (87.47%)	0.59% (52.73%)	13.19% (78.60%)
総合	52.44% (73.06%)	49.29% (70.29%)	54.52% (77.28%)	57.14% (45.07%)	57.89% (51.73%)	60.96% (76.58%)	49.80% (72.34%)	86.96% (79.16%)

感触的にはやっとなイメージです。欲を言えばキリは無いけど、やっと使えそうなモデルではないかと思います。ただ、今回この学習させてて思ったのは、今の自分のPCの非力さですね。非常に重かった。ブラウザが思う様に反応しないんです。6年前の中級クラスなんでこれは仕方ないですが...

ちょっとだけ、でも、衝撃的?

ここまでは、新馬戦用のモデルは学習データが24MB程度なので、本来の10分程度からちょっと余裕をもって１時間で行ってきました。今回まあ、一応念のためって事でもないんですが、18,000秒なんで5倍の５時間行った訳ですが、最適RMSE 1.9636で

45R	1点	芝(19R)	ダート(26R)	8頭以下(0R)	9～12頭(3R)	13頭以上(42R)	多点
単勝	15.56% (73.78%)	10.53% (41.58%)	19.23% (97.31%)	-- (--)	33.33% (116.67%)	14.29% (70.71%)	42.22% (81.85%)
複勝	35.56% (62.22%)	21.05% (32.63%)	46.15% (83.85%)	-- (--)	33.33% (46.67%)	35.71% (63.33%)	71.11% (78.07%)
枠連	11.11% (150.00%)	10.53% (125.26%)	11.54% (168.08%)	-- (--)	33.33% (113.33%)	9.52% (152.62%)	22.22% (87.75%)
馬連	6.67% (392.00%)	5.26% (44.74%)	7.69% (645.77%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	7.14% (420.00%)	15.56% (256.30%)
ワイド	11.11% (190.44%)	5.26% (21.05%)	15.38% (314.23%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	11.90% (204.05%)	22.22% (180.81%)
馬単	4.44% (467.78%)	5.26% (106.84%)	3.85% (731.54%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	4.76% (501.19%)	15.56% (202.59%)
三連複	6.67% (1,054.89%)	0.00% (0.00%)	11.54% (1,825.77%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	7.14% (1,130.24%)	6.67% (263.72%)
三連単	2.22% (4,749.56%)	0.00% (0.00%)	3.85% (8,220.38%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	2.38% (5,088.81%)	6.67% (305.36%)
総合	37.78% (892.58%)	26.32% (46.51%)	46.15% (1,510.87%)	-- (--)	33.33% (34.58%)	38.10% (953.87%)	71.11% (238.24%)

とまあね、偶々ってのもあるかもですがなかなか魅力的なものになったのかも? それでも、たまたま大きいのが拾えたからって感じも否めません。単勝15%、複勝35%は決して良い訳ではないですよね。

ただね、あくまでもしばらくってか後３カ月程度後の７月にならないと今年の新馬戦は行われないので、そこまでにはまだ時間あるのでもう少し学習させてみるかもですが、取敢えず、通常用の良いのが出来て順位予測も学習させたら次のバージョンをリリースしようと思います。

追記 2025.3.12 5:59
先程終わった24時間の通常用は最適RMSE 1.3971で

483R	1点	芝(201R)	ダート(261R)	障害(21R)	8頭以下(15R)	9～12頭(102R)	13頭以上(366R)	多点
単勝	19.25% (70.23%)	11.94% (59.40%)	24.90% (80.73%)	19.05% (43.33%)	33.33% (132.67%)	22.55% (93.14%)	17.76% (61.28%)	48.45% (77.16%)
複勝	49.90% (87.12%)	41.29% (75.62%)	55.17% (95.67%)	66.67% (90.95%)	60.00% (89.33%)	60.78% (93.92%)	46.45% (85.14%)	89.23% (88.16%)
枠連	11.04% (73.66%)	8.20% (64.10%)	12.65% (63.28%)	17.65% (331.18%)	-- (--)	13.73% (129.71%)	9.84% (55.03%)	26.27% (82.03%)
馬連	5.80% (42.88%)	2.99% (30.10%)	7.28% (37.28%)	14.29% (234.76%)	0.00% (0.00%)	8.82% (96.76%)	5.19% (29.62%)	18.22% (72.35%)
ワイド	18.84% (79.98%)	13.93% (64.03%)	21.84% (89.58%)	28.57% (113.33%)	26.67% (82.00%)	25.49% (90.98%)	16.67% (76.83%)	40.17% (82.50%)
馬単	3.52% (41.24%)	1.49% (31.19%)	4.98% (48.66%)	4.76% (45.24%)	0.00% (0.00%)	4.90% (73.73%)	3.28% (33.88%)	18.22% (68.53%)
三連複	4.55% (69.59%)	2.49% (66.42%)	6.13% (75.36%)	4.76% (28.10%)	6.67% (36.00%)	6.86% (65.59%)	3.83% (72.08%)	13.25% (79.86%)
三連単	0.62% (11.93%)	0.00% (0.00%)	1.15% (22.07%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.82% (15.74%)	13.25% (83.79%)
総合	51.14% (59.47%)	43.28% (48.69%)	55.94% (64.08%)	66.67% (105.49%)	66.67% (48.57%)	61.76% (80.48%)	47.54% (53.70%)	89.65% (80.56%)

上見たらきり無いけど、大分良い感じになってきた。欲を言うともうちょっとほんの少しで良いんだけどなぁ😓

最新のML.NETでも

モデルビルダーで72時間学習させて最適RMSE 1.3887が出て、ウキウキ気分で検証しようとしたら...忘れてました😭 この学習モデル、196MBなんですが、100MB超えるモデルはOut Of Memoryとなる事が多々あるんですが、これもダメでしたorz はい、この3日間は何? でも、どうしようもない、やり場のない...諦めずに24時間学習で再度トライしてます。3日間ではモデルが複雑になり大きくなりやすいのかもという判断から時間短縮してもう一度、いや、もう24時間は何度もしてますけど、それでも期待込めて明日朝の結果待ちです。

ってか、ML.NETは毎度なんで、素のLightGBMに専念するべきかもなんですが、微妙です。今回のモデルビルダーは今回の最終として、この後はLightGBMに専念します。それと、確か今後しばらくは新馬戦は無い感じなので、新馬戦用があまり良いものではないけど、7月までは新馬戦実施されないのなら後回しもありですね。

追記 2025.3.11 0:22
もう寝なきゃな時間なんですが、実は昨日ちょっとML.NETの方で動きがありました。もう随分前にML.NETに最近のLightGBM入れるとエラーで落ちる的な報告はしてあったんですが、やっと反応があり、ML.NET 5.0では対応する方向だとの事。で、現在のML.NET 5.0 previewにLightGBM 4.5.0入れたら相変わらずエラーになる。けど、若干進展はある感じのエラーなのでそれを報告してみました。ML.NET 5.0がpreviewではなく正式版リリースとなる時にLihgtGBM 4.5.0ないし4.6.0に対応してくれると楽しみではあります。が!↑のOut Of Memoryの問題、これも実は報告済みなんですが、こちらもどうにかしてほしい所です。

新たな焼酎

２月の楽天買い回りで購入してあったんですが、今晩の休出夜勤まで２週続いた夜勤も一旦終わり来週から日勤。まあ、明日日曜の朝帰宅して、翌月曜朝には出勤になるので微妙に短い休日なんですが楽しみにしてた新たな焼酎が飲めそう😄

この中でも一番右のは初の栗焼酎。芋、麦、米とかは飲んでましたが栗は初です。

追記 2025.3.2 6:41
夜勤明け帰宅後に早速頂きました😋

• 無手無冠 ダバダ火振 栗焼酎 1,800ml 2,480円

これ! 美味いね。味がある。甘い感じかなぁ。芋と似てるとは思うけど、まあ、芋も色々あるし、多分栗も色々なんだとは思うけど...ただね、ちょっと高いので日々の味わいとはいけないですね。

• 濱田酒造 隠し蔵 樽熟成 麦焼酎 1,800ml 1,980円
• 長島研醸 さつま島美人 白麹仕込 芋焼酎 1,800ml 1,580円
• 本坊酒造 あらわざ 桜島 芋焼酎 1,800ml 1,780円

今回ちょっとボケてて8本購入したと思ってたんですが7本でした。

追記 2025.3.6 22:48
さらっとダバダは飲み終えたのでさつま島美人に行ってみました。まあ、同じ蔵の製品ですが、島乙女程ではなかったです^^; 上下関係把握してませんが、島乙女の方が断然美味い! ただ、島乙女は限定なのかな何なのか不明ですが、無いorz

追記 2025.3.8 15:49
あらわざにしてみましたが、これ、好みによるんだと思いますが、ちょっとキリっとした感じので悪くはないのですが、態々次買う理由にはならない感じです。

追記 2025.3.11 19:38
ガンガン飲んでますけど^^; 今回最後の新な焼酎で、まあ、ちょっと最近の動向的に濱田酒造にはおおいに期待してるんですが、いやね、別にこれは新作って事ではなく、単に自分が初めてトライするって事なんですが、麦!でも、これ、美味いよ!これがリーズナブルな価格で手に入るならリピート有ですね。
今回の総評的に言えば、ダバダは栗焼酎としての魅力は感じさせて頂きました。島美人は島乙女には劣りますが...あらわざは悪くはないけど、まあ、リピートの必要性は無いって感じですね。

ここまでの学習結果

限られた時間の中で学習作業は進めてます。

• ShinbaTimeCK.mlnet RMSE 1.9843
  

  45R	1点	芝(19R)	ダート(26R)	8頭以下(0R)	9～12頭(3R)	13頭以上(42R)	多点
  単勝	15.56% (77.33%)	10.53% (45.26%)	19.23% (100.77%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	16.67% (82.86%)	35.56% (57.70%)
  複勝	33.33% (61.11%)	21.05% (34.74%)	42.31% (80.38%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	35.71% (65.48%)	68.89% (61.41%)
  枠連	6.67% (44.00%)	10.53% (72.63%)	3.85% (23.08%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	7.14% (47.14%)	20.00% (69.62%)
  馬連	4.44% (44.89%)	5.26% (44.74%)	3.85% (45.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	4.76% (48.10%)	8.89% (33.26%)
  ワイド	8.89% (87.78%)	5.26% (21.05%)	11.54% (136.54%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	9.52% (94.05%)	17.78% (52.59%)
  馬単	2.22% (45.11%)	5.26% (106.84%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	2.38% (48.33%)	8.89% (36.63%)
  三連複	2.22% (31.11%)	0.00% (0.00%)	3.85% (53.85%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	2.38% (33.33%)	2.22% (7.78%)
  三連単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	2.22% (4.23%)
  総合	35.56% (48.92%)	26.32% (40.66%)	42.31% (54.95%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	38.10% (52.41%)	71.11% (23.90%)

• ShinbaTimeCK.zip RMSE 2.0014
  

  45R	1点	芝(19R)	ダート(26R)	8頭以下(0R)	9～12頭(3R)	13頭以上(42R)	多点
  単勝	15.56% (77.33%)	10.53% (45.26%)	19.23% (100.77%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	16.67% (82.86%)	35.56% (57.70%)
  複勝	33.33% (61.11%)	21.05% (34.74%)	42.31% (80.38%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	35.71% (65.48%)	68.89% (61.41%)
  枠連	6.67% (44.00%)	10.53% (72.63%)	3.85% (23.08%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	7.14% (47.14%)	20.00% (69.62%)
  馬連	4.44% (44.89%)	5.26% (44.74%)	3.85% (45.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	4.76% (48.10%)	8.89% (33.26%)
  ワイド	8.89% (87.78%)	5.26% (21.05%)	11.54% (136.54%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	9.52% (94.05%)	17.78% (52.59%)
  馬単	2.22% (45.11%)	5.26% (106.84%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	2.38% (48.33%)	8.89% (36.63%)
  三連複	2.22% (31.11%)	0.00% (0.00%)	3.85% (53.85%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	2.38% (33.33%)	2.22% (7.78%)
  三連単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	2.22% (4.23%)
  総合	35.56% (48.92%)	26.32% (40.66%)	42.31% (54.95%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	38.10% (52.41%)	71.11% (23.90%)

• ShinbaTimeCK.lgbm RMSE 1.6305
  

  45R	1点	芝(19R)	ダート(26R)	8頭以下(0R)	9～12頭(3R)	13頭以上(42R)	多点
  単勝	11.11% (67.33%)	5.26% (14.21%)	15.38% (106.15%)	-- (--)	33.33% (120.00%)	9.52% (63.57%)	31.11% (47.19%)
  複勝	44.44% (98.00%)	42.11% (77.89%)	46.15% (112.69%)	-- (--)	66.67% (213.33%)	42.86% (89.76%)	75.56% (64.37%)
  枠連	6.67% (35.11%)	10.53% (60.00%)	3.85% (16.92%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	7.14% (37.62%)	15.56% (51.80%)
  馬連	4.44% (32.89%)	5.26% (44.74%)	3.85% (24.23%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	4.76% (35.24%)	4.44% (10.96%)
  ワイド	11.11% (82.67%)	10.53% (92.63%)	11.54% (75.38%)	-- (--)	33.33% (453.33%)	9.52% (56.19%)	20.00% (42.74%)
  馬単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	4.44% (11.59%)
  三連複	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	4.44% (17.61%)
  三連単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	4.44% (9.42%)
  総合	44.44% (39.50%)	42.11% (36.18%)	46.15% (41.92%)	-- (--)	66.67% (98.33%)	42.86% (35.30%)	75.56% (20.66%)

• SouhaTimeCK.mlnet RMSE 1.4586
  

  483R	1点	芝(201R)	ダート(261R)	障害(21R)	8頭以下(15R)	9～12頭(102R)	13頭以上(366R)	多点
  単勝	19.46% (72.63%)	15.92% (75.67%)	21.84% (70.77%)	23.81% (66.67%)	20.00% (38.00%)	20.59% (83.63%)	19.13% (70.98%)	42.03% (72.23%)
  複勝	44.72% (84.08%)	37.81% (70.70%)	48.28% (93.14%)	66.67% (99.52%)	46.67% (68.67%)	57.84% (103.24%)	40.98% (79.37%)	81.57% (82.18%)
  枠連	6.62% (69.47%)	6.56% (95.96%)	6.72% (47.71%)	5.88% (108.24%)	-- (--)	8.82% (115.49%)	5.74% (53.80%)	21.85% (84.82%)
  馬連	4.14% (39.67%)	3.48% (44.93%)	4.60% (32.49%)	4.76% (78.57%)	6.67% (20.00%)	5.88% (89.12%)	3.55% (26.69%)	14.49% (68.45%)
  ワイド	13.04% (86.65%)	10.95% (47.61%)	13.79% (114.75%)	23.81% (110.95%)	20.00% (34.00%)	17.65% (71.86%)	11.48% (92.92%)	30.85% (79.87%)
  馬単	2.69% (42.55%)	2.49% (62.34%)	3.07% (30.73%)	0.00% (0.00%)	6.67% (24.00%)	1.96% (60.29%)	2.73% (38.36%)	14.49% (69.17%)
  三連複	2.90% (77.83%)	3.48% (78.51%)	2.68% (83.56%)	0.00% (0.00%)	6.67% (48.00%)	2.94% (37.55%)	2.73% (90.27%)	8.90% (53.14%)
  三連単	0.41% (10.33%)	0.00% (0.00%)	0.77% (19.12%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.55% (13.63%)	8.90% (57.77%)
  総合	45.55% (60.33%)	38.81% (59.05%)	49.04% (61.59%)	66.67% (56.77%)	46.67% (33.24%)	58.82% (70.15%)	41.80% (58.25%)	81.99% (64.68%)

• SouhaTimeCK.zip RMSE 1.4117
  

  483R	1点	芝(201R)	ダート(261R)	障害(21R)	8頭以下(15R)	9～12頭(102R)	13頭以上(366R)	多点
  単勝	21.53% (73.31%)	14.93% (73.48%)	26.82% (75.21%)	19.05% (48.10%)	20.00% (46.00%)	23.53% (97.35%)	21.04% (67.73%)	49.69% (89.35%)
  複勝	49.90% (83.75%)	45.77% (85.02%)	52.87% (83.75%)	52.38% (71.43%)	60.00% (89.33%)	56.86% (95.10%)	47.54% (80.36%)	87.99% (89.27%)
  枠連	12.58% (81.08%)	10.38% (77.65%)	15.02% (89.01%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	10.78% (61.96%)	12.57% (83.09%)	26.49% (86.37%)
  馬連	8.28% (74.06%)	6.97% (77.61%)	9.96% (77.28%)	0.00% (0.00%)	13.33% (38.00%)	8.82% (61.86%)	7.92% (78.93%)	19.46% (101.00%)
  ワイド	20.08% (85.45%)	15.92% (79.60%)	23.75% (93.33%)	14.29% (43.33%)	46.67% (124.67%)	26.47% (96.57%)	17.21% (80.74%)	39.34% (89.74%)
  馬単	4.55% (69.88%)	3.48% (90.35%)	5.75% (59.73%)	0.00% (0.00%)	6.67% (24.00%)	5.88% (111.27%)	4.10% (60.22%)	19.46% (106.62%)
  三連複	4.97% (52.19%)	4.98% (39.20%)	4.98% (64.14%)	4.76% (28.10%)	26.67% (244.00%)	8.82% (88.53%)	3.01% (34.21%)	12.42% (85.94%)
  三連単	1.04% (53.27%)	0.50% (9.00%)	1.53% (91.65%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	1.96% (69.22%)	0.82% (51.01%)	12.42% (78.51%)
  総合	51.55% (71.55%)	47.26% (66.36%)	54.41% (79.23%)	57.14% (24.45%)	73.33% (80.86%)	56.86% (85.23%)	49.18% (67.04%)	88.20% (86.43%)

• SouhaTimeCK.lgbm RMSE 1.3618
  

  483R	1点	芝(201R)	ダート(261R)	障害(21R)	8頭以下(15R)	9～12頭(102R)	13頭以上(366R)	多点
  単勝	22.98% (72.71%)	14.93% (58.16%)	28.74% (82.87%)	28.57% (85.71%)	26.67% (56.67%)	26.47% (81.37%)	21.86% (70.96%)	51.14% (79.41%)
  複勝	54.45% (86.54%)	47.26% (78.46%)	59.77% (92.80%)	57.14% (86.19%)	66.67% (94.67%)	59.80% (82.55%)	52.46% (87.32%)	87.78% (81.86%)
  枠連	10.82% (78.32%)	7.10% (54.21%)	13.04% (88.97%)	17.65% (179.41%)	-- (--)	10.78% (50.39%)	10.38% (82.90%)	25.17% (75.10%)
  馬連	8.07% (97.00%)	4.48% (98.01%)	10.34% (92.95%)	14.29% (137.62%)	26.67% (82.00%)	7.84% (56.57%)	7.38% (108.88%)	19.46% (80.73%)
  ワイド	19.46% (73.66%)	15.42% (75.27%)	21.84% (71.65%)	28.57% (83.33%)	33.33% (63.33%)	25.49% (71.57%)	17.21% (74.67%)	37.27% (70.05%)
  馬単	4.14% (96.81%)	1.49% (119.70%)	6.13% (75.06%)	4.76% (148.10%)	6.67% (36.00%)	3.92% (80.10%)	4.10% (103.96%)	19.46% (73.81%)
  三連複	4.35% (44.87%)	4.98% (60.60%)	3.83% (31.95%)	4.76% (54.76%)	6.67% (48.00%)	8.82% (82.55%)	3.01% (34.23%)	11.80% (57.73%)
  三連単	0.83% (24.37%)	0.50% (15.57%)	1.15% (33.10%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	1.96% (70.88%)	0.55% (12.40%)	11.80% (55.67%)
  総合	55.49% (71.73%)	47.76% (70.18%)	61.30% (71.10%)	57.14% (94.88%)	66.67% (54.38%)	60.78% (72.00%)	53.55% (71.92%)	87.78% (64.64%)

モデルビルダーもAutoMLもまだまだ回数こなせてない中での比較です。取敢えず、今週末どれで行くか悩む所ですが、たまたまなのか何かバグでなのかは不明ですが、新馬戦用は現時点でモデルビルダーとAutoMLは同じ結果になってる😓

Windows11 Pro環境の再調整

先日グラフィックボード周りの諸々してた時に、Windows11の表示設定が初期化されたりで悩んでたのでメモしておきます。

まず、OSの根本的な部分でウィンドウズメニューの「設定」から「アクセシビリティ」に行き「テキストのサイズ」に行き、

テキストのサイズを180%に指定。Edgeの設定では「設定」の「外観」で一番下までスクロールすると出てくる

このフォントのカスタマイズで調整して大体良い感じになりました。

するとさらだの画面に変化が出るフォームがあったので対処しました。さらだのフォームは色々なWindow環境をまたいで開発してしまった関係で個々のフォームの開発時期で微妙に違っちゃってます。ある程度落ち着いたら全てのフォームを設計しなおす必要性は痛感してます。

CUDA Toolkitの怪

そもそもインストール自体がスムーズではなかったので一概に言えないのですが、数日前に入れた修正のデバッグ作業時にブレークポイント指定してデバッグ開始しても、このブレークポイントは有効じゃない的な表示が出ました。はて?こんなの見た事ないって事で色々してるとCUDA ToolkitってVisual Studioに統合させるNsightとかなんとかがあるんですけど、Visual Studioの動作が変わる原因なんてこれしか入れてないのでアンインストール。

はい、これで解決したって事はねぇ。実はPythonで素のTensorFlow使って学習モデルを作成して、そのモデルをWindowsアプリで利用する方法の検討しようかと、CUDAにTensorFlowって対応してる筈でCopilotが案内してくれてたんです。ちょっとその影響は不明ですが、CUDA無で今後時間出来たらってか作らなきゃなんですがトライ予定です。

ML.NET Model Builder 2022 Version 17.19.2.2511501

Model BuilderのGitHub管理はアバウトなもので未だ最新リリースはJun 27, 2023となってます。先週だったか、まあ、少し前に更新が来てる事に気が付いたので入れました。次のアプリのリリースはこのまま行くとVersion 2.3.2になりそうですが、それに含める学習モデルを準備します。

当然タイトルのが最新かと思うのでこれ使って作業進めていきます。新馬戦用は3,600秒(1時間)を何度か試して、通常版は86,400秒(24時間)を何度か。更にAutoMLの新馬戦用、通常版、LightGBMのと進めていきます。順調に進んでも1週間で終わるかは微妙ですね。ただ、Model BuilderとAutoMLは最低１つ用意してテストはして、良いものが得られそうなどちらかに絞って作業は進めます。マシンパワーに余裕があれば並列で行きますが、現状2つ並列で行うと互いにCPU奪い合い、ブラウザーなんかの動作はもっさりと遅くなる程なので地道に行きます。

ML.NET Version 5.0.0-preview1.25125.4

今、血統登録番号が10桁だからって件で色々作業してるなか、これまで利用してたML.NETはVersion 4.0.1だったんですが、昨日どうやらVersion 4.0.2がリリースされて、更にプレビュー版まで出た模様です。安定版なら問題はないものと思いますが、いつくもテストするには時間が限られてるので...これするとハマるかもだけど、プレビュー版に移行してみます。

いっぱい待たせちゃってますが、自分も急ぎたいので...ああっ、数日前にModel Builderの更新が来てるのも確認してます。なので、全てやり直しは覚悟してますが、良い結果がってか、努力に見合う結果が出てくれればと願うばかりです。

結局AutoMLでは血統登録番号に関しては元に戻す羽目に😖 CopilotとGeminiに質問ぶつけて突破を試みましたが、やはり自分の記憶してたAutoMLは基本floatってのが正解だった事を思い知らされました。確かにstringも扱えるとは思いますが、データ欠損時等の対処が内部的にあるらしいがこちらはどうしようもなくってかかなり面倒な事してもダメでした。そもそも不透明なものの、更に内部なんて分る筈もなく、1カ月以上掛けて奮闘してきましたがAutoMLに関していうと現状維持で回避。まあ、今回のML.NET自体のバージョンアップが良い方向に作用してくれる事を期待しながら前進あるのみです。

第42回フェブラリーステークス

今日は初っ端小倉1Rで三連複取ったので気分は良い😀 いや、そんな大きな馬券ではないけど、1点100円のみだけど、1点で三連複取るのはやはりうれしいから。

俺プロがガラガラと崩れ8段から5段まで落ちた😖 学習モデルが思うように行ってないのが原因でもあるけど、LightGBMで新馬戦最適RMSE 1.6305と通常用最適RMSE 1.3618まで来たのでこれ使って順位予測用学習CSVデータを出力中。完了次第に学習させてみます。

今年初の中央GIですが、やはり独自に印を打ってみました。いや、単にサウジCの坂井君のお手馬だしって事でのってみただけですけど、

こんな大きいのが当たれば嬉しいですが、本日、実はこれ書きながら勝ちが確定しました😁

障害レースはこれまでの学習モデルでも大体優秀な成績だったりしますので

三連に手を出さなかったのも良かった😜

• ShinbaTimeCK.lgbm RMSE 1.6305
  

  41R	1点	芝(19R)	ダート(22R)	8頭以下(0R)	9～12頭(2R)	13頭以上(39R)	多点
  単勝	9.76% (65.12%)	5.26% (14.21%)	13.64% (109.09%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	10.26% (68.46%)	29.27% (45.61%)
  複勝	43.90% (86.83%)	42.11% (77.89%)	45.45% (94.55%)	-- (--)	50.00% (250.00%)	43.59% (78.46%)	75.61% (62.36%)
  枠連	7.32% (38.54%)	10.53% (60.00%)	4.55% (20.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	7.69% (40.51%)	17.07% (56.67%)
  馬連	4.88% (36.10%)	5.26% (44.74%)	4.55% (28.64%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	5.13% (37.95%)	4.88% (12.03%)
  ワイド	12.20% (90.73%)	10.53% (92.63%)	13.64% (89.09%)	-- (--)	50.00% (680.00%)	10.26% (60.51%)	21.95% (46.91%)
  馬単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	4.88% (12.72%)
  三連複	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	4.88% (19.33%)
  三連単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	4.88% (10.34%)
  総合	43.90% (39.66%)	42.11% (36.18%)	45.45% (42.67%)	-- (--)	50.00% (116.25%)	43.59% (35.74%)	75.61% (21.78%)

• SouhaTimeCK.lgbm RMSE 1.3618
  

  415R	1点	芝(171R)	ダート(226R)	障害(18R)	8頭以下(13R)	9～12頭(81R)	13頭以上(321R)	多点
  単勝	23.37% (75.61%)	15.79% (64.56%)	29.65% (86.19%)	16.67% (47.78%)	30.77% (65.38%)	27.16% (82.22%)	22.12% (74.36%)	51.08% (80.94%)
  複勝	53.98% (86.05%)	46.78% (78.77%)	59.73% (92.74%)	50.00% (71.11%)	76.92% (109.23%)	60.49% (80.86%)	51.40% (86.42%)	86.51% (80.39%)
  枠連	9.97% (65.63%)	6.96% (57.91%)	11.87% (69.86%)	14.29% (86.43%)	-- (--)	8.64% (30.00%)	9.97% (72.37%)	24.55% (70.15%)
  馬連	7.71% (83.13%)	4.68% (112.69%)	9.73% (61.90%)	11.11% (68.89%)	30.77% (94.62%)	6.17% (32.72%)	7.17% (95.39%)	19.28% (77.82%)
  ワイド	17.35% (62.10%)	13.45% (71.11%)	19.47% (54.87%)	27.78% (67.22%)	38.46% (73.08%)	22.22% (57.90%)	15.26% (62.71%)	36.14% (67.20%)
  馬単	4.10% (100.10%)	1.17% (135.73%)	6.64% (81.11%)	0.00% (0.00%)	7.69% (41.54%)	2.47% (46.91%)	4.36% (115.89%)	19.28% (70.88%)
  三連複	3.61% (33.93%)	4.09% (44.33%)	3.10% (23.67%)	5.56% (63.89%)	7.69% (55.38%)	8.64% (74.07%)	2.18% (22.93%)	11.57% (60.42%)
  三連単	0.48% (8.63%)	0.00% (0.00%)	0.88% (15.84%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	1.23% (26.79%)	0.31% (4.39%)	11.57% (58.08%)
  総合	54.94% (64.39%)	47.37% (70.76%)	61.06% (60.74%)	50.00% (49.64%)	76.92% (62.75%)	61.73% (53.94%)	52.34% (66.81%)	86.51% (65.07%)

• RaceJuniFullCK.lgbm
  N.A.

うわっ、これ見たら障害微妙だわw やはり、検証期間短いと何ともですね。

追記 2025.2.23 12:25
ワイド買い忘れてた^^;

今日はこれから兄の四十九日法要及び納骨で出かけます。

NVIDIAのGPU

もう6年?今年の夏で丸7年(2018.8.15購入)になる自分のPCにはグラボはNVIDIA GeForce GTX 1050 Tiが乗ったZOTAC ZTGTX1050TI-4GD5MINI001/ZT-P10510A-10ってのを18,800円で採用してます。価格からも分るように大したものではありません。当時4Kモニターに対応してればって最低限のグラボを選んだ気がします。別に取り立ててPCでゲームをしたいって事でもなかったのでね。

ただ、そもそもCPUもIntel Core i7-8700なんでAI利用には決して良い環境ではないので非力でもGPUも最大限利用するのは良いのでは思いちょっと作業。CUDA Toolkit 12.8をダウンロード(3.2GBもある)してインストール。cuDNN 9.7.1をダウンロード(762.4MB)してインストール。

この作業ですがちょっと色々と時間取ってます。CUDA Toolkitのインストーラーが途中で止まってしまうんです。グラフィックボードのドライバーを最新にしたりしてあったのに、インストーラーがドライバーが古いですよって感じのメッセージ出すし😥

これ、Copilotに質問ぶつけたら、Nsight Visual Studio Editionが問題起こしやすいのでカスタムセットアップを使って、これ抜きでした後に後からってインストールした方が良いですよって感じの話だったので試すも、確かに抜きだとインストーラーが無事にインストール完了したんですが、後から有でやると結局途中で止まる。まあ、そんな繰り返しでOSのインストールされているアプリを確認するとインストールはされていたので結果OK?

この後Visual Studioを起動すると確かにNsight使う?的な確認が出るのでしばらくこのまま進めようかと思います。

iPhone 16用の無線充電

前の機種iPhone Xs Max用に無線充電器は3種類5点程所有してました。Xs Maxと16 Pro Maxで圧倒的な違いはカメラ部分です。Xs Maxはほぼ平面なんですが、16 Pro Maxはカメラ部分が出っ張ってます。更にメンズカバーもして更になのでこれが邪魔して無線充電器に置いても反応する位置が本当に限られてます。レンズカバーと干渉して浮いた状態になるのが原因かと思います。正方形ベースが大き過ぎる?

これ、1,258円でamazonで2022.11.25に購入してます。で、今回は

こちらを2,448円で購入してみました。コスパがいまいちなんで、しばらく使って検討してみます。まあ、間違いなくこちらなら問題なく充電出来てますし、Qi2って事で高速充電もどの程度かって思いますが、急速充電はバッテリーに負荷が掛かるのも気になります。

今更寒さ対策

現在の勤務先に通勤し始めて既に1年3カ月。自宅から片道30㎞程のマイカー通勤なんですが、交代勤務もしたりしてますので、冬は寒いです。マイカーは今月19年目の車検通したダイハツ アトレーなんですが、妻の4年程前に購入したタント カスタムにはシートヒーターが装備されてますが、自分のには無いです。ネットで検索すると後付けシートヒーターが意外と小額投資で導入出来るって事で今回購入に踏み切ってみました。

シガーソケットに既にPfumisa FMトランスミッター Bluetooth 車用をつけてるのでシガーソケットの増設も必要だったので

• 車載シガー 2連 シガーソケット 2,280円
• 12v車用 シートヒーター 後付け 車用 1,580円

ザックリと3,860円でシートヒーターを導入。まっ、厳密にはシガーソケットを固定する為に両面テープを購入しましたがこれはコストには含めないでおきます。

昨夜、早速(夜勤だし)試しましたが快適です。HiとLowがありますが、行きは心配でHiで試しましたが、エンジンが温まる前にシートヒーターは暖かくなります😁 帰宅時はLowで行きましたが全く問題ないです。

この車、いつまで乗り続けるかは微妙ですが、まずは春まで暖めてもらえればありがたい。

シガーソケットがマイカーに固定するのに両面テープを購入したけど、実際に固定出来る場所は限られてて、若干悩みましたが完了。しかし、R面なんでどの程度の期間行けるか...

LightGBM v4.6.0をビルド(DLL)

気が付けば、1週間程前に新しいバージョンがリリースされてました。で、早速ビルドなんですが、プロジェクトが古いもの(GitHubのソースで利用されているものが)なのでVisual Studioで最初に開こうとするとコンバートするか確認されるのでそのまま続行。で、そのままビルド試みるとエラーが出ます。対処方法をCopilotに確認するとプロジェクトのプロパティで

「C/C++」の「コマンドライン」の追加オプションに「/utf-8」を入れればOKとアドバイスされるのでその通りにやれば、v4.5.0でincludeのパスがエラーになったりもなく無事にビルドされました。

LightGBM-complete_source_code_zip\windows\x64\DLLに必要なファイルが作成されるので自分のプロジェクトにあるlib_lightgbm.dllとlib_lightgbm.pdbを出来上がったもので上書き。

ここまでの学習モデル検証

学習データは2004.1.1～2024.12.31の21年分で検証期間は2025.1.1～2025.2.16です。

• ShinbaTimeCK.mlnet RMSE 1.9768
  

  41R	1点	芝(19R)	ダート(22R)	8頭以下(0R)	9～12頭(2R)	13頭以上(39R)	多点
  単勝	12.20% (69.76%)	5.26% (31.05%)	18.18% (103.18%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	12.82% (73.33%)	36.59% (75.28%)
  複勝	34.15% (82.93%)	21.05% (33.68%)	45.45% (125.45%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	35.90% (87.18%)	80.49% (76.42%)
  枠連	7.32% (67.56%)	5.26% (44.74%)	9.09% (87.27%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	7.69% (71.03%)	14.63% (136.36%)
  馬連	7.32% (94.15%)	5.26% (44.74%)	9.09% (136.82%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	7.69% (98.97%)	9.76% (36.50%)
  ワイド	12.20% (110.73%)	5.26% (21.05%)	18.18% (188.18%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	12.82% (116.41%)	17.07% (52.20%)
  馬単	2.44% (49.51%)	5.26% (106.84%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	2.56% (52.05%)	9.76% (40.20%)
  三連複	2.44% (34.15%)	0.00% (0.00%)	4.55% (63.64%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	2.56% (35.90%)	7.32% (289.45%)
  三連単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	7.32% (335.15%)
  総合	34.15% (63.60%)	21.05% (35.26%)	45.45% (88.07%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	35.90% (66.86%)	80.49% (215.97%)

• SouhaTimeCK.mlnet RMSE 1.3958
  

  415R	1点	芝(171R)	ダート(226R)	障害(18R)	8頭以下(13R)	9～12頭(81R)	13頭以上(321R)	多点
  単勝	17.35% (61.06%)	10.53% (49.36%)	22.12% (70.75%)	22.22% (50.56%)	23.08% (62.31%)	19.75% (62.96%)	16.51% (60.53%)	45.78% (73.25%)
  複勝	47.95% (87.66%)	40.94% (89.36%)	52.21% (87.30%)	61.11% (76.11%)	53.85% (73.85%)	54.32% (81.48%)	46.11% (89.78%)	85.06% (84.35%)
  枠連	12.02% (81.79%)	12.03% (101.52%)	11.87% (55.48%)	14.29% (270.71%)	-- (--)	18.52% (130.86%)	9.97% (66.60%)	26.85% (79.90%)
  馬連	6.99% (49.59%)	4.68% (37.43%)	8.41% (48.23%)	11.11% (182.22%)	7.69% (23.08%)	13.58% (102.35%)	5.30% (37.35%)	18.07% (59.65%)
  ワイド	17.83% (86.53%)	14.04% (91.52%)	20.35% (82.92%)	22.22% (84.44%)	23.08% (47.69%)	24.69% (74.32%)	15.89% (91.18%)	36.87% (75.12%)
  馬単	3.37% (32.05%)	0.00% (0.00%)	5.75% (54.65%)	5.56% (52.78%)	7.69% (27.69%)	4.94% (64.57%)	2.80% (24.02%)	18.07% (57.34%)
  三連複	4.34% (57.40%)	4.09% (60.18%)	4.87% (59.87%)	0.00% (0.00%)	7.69% (98.46%)	6.17% (58.52%)	3.74% (55.45%)	10.36% (70.19%)
  三連単	0.48% (9.35%)	0.00% (0.00%)	0.88% (17.17%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.62% (12.09%)	10.36% (55.31%)
  総合	49.64% (58.01%)	42.11% (53.21%)	54.42% (59.56%)	61.11% (84.43%)	53.85% (47.58%)	58.02% (71.88%)	47.35% (54.63%)	85.30% (62.51%)

• RaceJuniFullCK.mlnet
  N.A.

• ShinbaTimeCK.lgbm RMSE 1.6378
  

  41R	1点	芝(19R)	ダート(22R)	8頭以下(0R)	9～12頭(2R)	13頭以上(39R)	多点
  単勝	9.76% (27.32%)	5.26% (12.63%)	13.64% (40.00%)	-- (--)	50.00% (175.00%)	7.69% (19.74%)	29.27% (50.49%)
  複勝	34.15% (55.12%)	36.84% (56.32%)	31.82% (54.09%)	-- (--)	50.00% (70.00%)	33.33% (54.36%)	75.61% (63.58%)
  枠連	7.32% (37.56%)	15.79% (81.05%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	7.69% (39.49%)	17.07% (51.62%)
  馬連	2.44% (20.73%)	5.26% (44.74%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	2.56% (21.79%)	7.32% (50.00%)
  ワイド	4.88% (19.76%)	5.26% (21.05%)	4.55% (18.64%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	5.13% (20.77%)	21.95% (43.66%)
  馬単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	7.32% (43.82%)
  三連複	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	2.44% (93.96%)
  三連単	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	-- (--)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	2.44% (54.43%)
  総合	39.02% (20.06%)	47.37% (26.97%)	31.82% (14.09%)	-- (--)	50.00% (30.63%)	38.46% (19.52%)	78.05% (55.59%)

• SouhaTimeCK.lgbm RMSE 1.3662
  

  415R	1点	芝(171R)	ダート(226R)	障害(18R)	8頭以下(13R)	9～12頭(81R)	13頭以上(321R)	多点
  単勝	23.86% (106.55%)	19.88% (150.76%)	26.99% (77.04%)	22.22% (57.22%)	30.77% (65.38%)	32.10% (158.27%)	21.50% (95.17%)	56.14% (95.72%)
  複勝	52.29% (88.22%)	50.29% (104.62%)	53.98% (78.01%)	50.00% (60.56%)	61.54% (73.08%)	61.73% (93.33%)	49.53% (87.54%)	86.51% (82.86%)
  枠連	12.53% (103.73%)	8.86% (109.87%)	15.53% (102.05%)	7.14% (60.71%)	-- (--)	12.35% (147.28%)	12.15% (89.19%)	29.16% (87.10%)
  馬連	10.36% (108.48%)	7.02% (116.14%)	13.72% (111.33%)	0.00% (0.00%)	15.38% (50.00%)	11.11% (120.00%)	9.97% (107.94%)	22.89% (81.43%)
  ワイド	20.00% (75.01%)	15.79% (75.44%)	23.89% (76.95%)	11.11% (46.67%)	30.77% (66.15%)	27.16% (95.93%)	17.76% (70.09%)	38.31% (71.82%)
  馬単	5.30% (111.69%)	4.09% (171.81%)	6.64% (75.09%)	0.00% (0.00%)	7.69% (41.54%)	6.17% (199.63%)	4.98% (92.34%)	22.89% (78.91%)
  三連複	5.30% (64.43%)	3.51% (62.57%)	6.64% (68.36%)	5.56% (32.78%)	15.38% (69.23%)	8.64% (56.67%)	4.05% (66.20%)	12.53% (67.32%)
  三連単	0.96% (105.23%)	1.17% (232.28%)	0.88% (17.48%)	0.00% (0.00%)	7.69% (136.92%)	1.23% (26.79%)	0.62% (123.74%)	12.53% (58.56%)
  総合	53.01% (95.36%)	51.46% (128.11%)	54.42% (75.69%)	50.00% (31.43%)	69.23% (71.76%)	61.73% (112.24%)	50.16% (91.53%)	86.75% (69.36%)

• RaceJuniFullCK.lgbm
  

  456R	1点	芝(190R)	ダート(248R)	障害(18R)	8頭以下(13R)	9～12頭(83R)	13頭以上(360R)	多点
  単勝	21.71% (98.25%)	18.95% (133.53%)	24.19% (75.24%)	16.67% (42.78%)	38.46% (95.38%)	22.89% (84.10%)	20.83% (101.61%)	49.78% (86.12%)
  複勝	53.07% (93.00%)	49.47% (101.47%)	55.24% (87.30%)	61.11% (82.22%)	69.23% (93.08%)	56.63% (81.81%)	51.67% (95.58%)	86.84% (85.42%)
  枠連	13.19% (91.60%)	9.04% (60.79%)	15.77% (104.48%)	21.43% (259.29%)	-- (--)	18.07% (101.57%)	11.67% (86.50%)	28.01% (87.52%)
  馬連	8.99% (78.82%)	4.74% (33.47%)	12.10% (107.02%)	11.11% (168.89%)	38.46% (162.31%)	10.84% (71.57%)	7.50% (77.47%)	19.74% (75.86%)
  ワイド	19.96% (85.68%)	14.21% (79.68%)	23.79% (88.63%)	27.78% (108.33%)	53.85% (123.08%)	27.71% (81.33%)	16.94% (85.33%)	38.16% (77.24%)
  馬単	4.82% (71.71%)	2.11% (23.32%)	6.85% (97.58%)	5.56% (226.11%)	15.38% (168.46%)	7.23% (83.25%)	3.89% (65.56%)	19.74% (73.52%)
  三連複	4.17% (60.90%)	2.63% (24.42%)	5.65% (93.27%)	0.00% (0.00%)	15.38% (120.77%)	7.23% (47.11%)	3.06% (61.92%)	10.96% (77.10%)
  三連単	0.88% (129.82%)	0.00% (0.00%)	1.61% (238.71%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	1.20% (26.14%)	0.83% (158.42%)	10.96% (70.20%)
  総合	54.17% (88.70%)	50.53% (57.05%)	56.05% (111.55%)	66.67% (106.71%)	69.23% (109.01%)	59.04% (72.11%)	52.50% (91.55%)	87.94% (74.82%)

モデルビルダーはまだまだな感じは否めない。LightGBMは若干悪くない感じですが、新馬戦用がもう少し改善すればって思います。ただ、あまりにもユーザー様を待たせてしまってるので、妥協してこの辺りのモデルで順位予測も学習させてリリースさせるべきかと思います。

追記 2025.2.22 7:58
最初アップした時点ではまだ順位予測全く学習させてませんでしたが、LightGBMでは試しにv4.6.0でしてみた結果を入れてみました。

TensorFlow.NETでも苦戦中

この所、色んな事に苦戦中😖 Model Builderで学習させたものを実際にさらだで検証しようとしてもエラーが出たりする。当初は自分のミスもあったりしたが、Model Builderの挙動が相変わらず微妙なのもある。「詳細なデータ オプション...」開くと

選択が表示されるんだが、これがたまに表示されないってか、選択のどちらもチェックが入ってない状態だったりする。これが原因かは不明だが、そんな状態で学習させるとモデルのデータに異常が出るのかは確証はないけどって感じです。

で、TensorFlow.NETですが、まあ、自分が把握してないからなんだが、これ使うのにNuGetで

• TensorFlow.NET
• TensorFlow.Keras

までは分かったんですが、

• SciSharp.TensorFlow.Redist
• SciSharp.TensorFlow.Redist-Windows-GPU

のどちらかが必要ってのをしっかりと説明読んでなかった。試しに後者入れた方が早いかなって試すとなにやらエントリーポイントが見つからないとかってエラーがでたので前者にしました。しかし、モデルの学習時に辞書のエントリーが見つからない的なエラーが出る。ちょっと生のデータのままだと問題がある感じでもう少し具体的にTensorFlowについてお勉強が必要な感じです。

痛恨のミス

今回の修正で新たなモデルビルダー用プロジェクトを作成して学習させてますが、データの詳細設定で痛恨のミスしてました。血統情報(父、母等)を文字列のカテゴリとして設定しなきゃならないのですが、14項目のうち1つだけ設定漏れがあるのにそのまま学習させていざアプリで指定するとエラー! あれ?バグ残ってた?ってはじめは思ってデバッグしようかとVisual Studio立ち上げて...でも、これ、変なエラーだなぁって気になり、モデルビルダーのプロジェクト再確認して気付きました。24時間学習とかが無駄になるって、まあ、これまでも経験してますけど辛い😭

取敢えず、これ無いとアプリが動かないので最低時間の2時間で学習させて、その後にまた24時間やるしかないなぁっとorz

Microsoft Rewards 18回目

今回は若干日数が掛かり52日掛かりましたが、なにやらクーポンが届いてたので5,050→楽天ポイント660でした。地味にやらかした日があった気もします。年末年始で普段と違うリズムで過ごす時は気をつけないとって思います。

久しぶりの開催中止

昨年もあったのか記憶にないですが、久しぶりの開催中止ですね。で、ああっ、これ対応してないやって事でちと作業しました。しかし、これもちょっと久しぶりにセットアップファイル作成したんですが、30分も掛かった。665MBのセットアップファイルなんで圧縮するとかで時間が掛かってるんだと思うけど😨

速報ボタンでデータ取得するとこんな感じになります。これ、Version 2.2.8で対応してますが、これが変更申請出来るかは今必死に取り組んでる学習がある程度のモデルを出してくれればなんですけどね。新馬戦用のRMSEは何とか2.0未満で妥協して、通常用のRMSEが1.4未満が出てくれなくて24時間を何度も試してますが、ちょっと苦肉の策ってか目線を変えて今週末は3時間を回数こなしてみようかと試してます。

Keras.NETの方は現状諦めてます。基本的にWindowsフォームアプリを考えてて色々やってますが、コンソールアプリとしてなら上手く行くのがWindowsフォームアプリだとって問題があるので悩んでいる所に今回の作業での開発中断です。

Keras.NETの作業でも相当な時間を費やしてますが、今後ダメ元でTensorFlow.NETを試してみるつもりだったりします。

追記 2025.2.11
建国記念日? まあ、普通に仕事だったんですが、今回の代替開催の旧JRA-VANデータ作成指示が出来ないのは把握してた日曜日だったんですが原因追及に至らなく、本日帰宅後に悩んでた所、問題個所特定と対処を致しました。旧JRA-VANデータなんて使っているユーザー様が居るのかも分かりませんが、自分自身はダビジェネに与えて未だに...まあね、利用って事ではないですが、参考に印見たりはしてますね。
職を持たずにこれに専念しているなら、う～う～唸りながら日々悶絶してるかも? あくまでも仕事の合間の余暇(?)として書いてますので、効率は悪いし、出来は悪い😱
今回学習であまり良いモデルが出てこないのはデータに問題が含まるの? だとしたら、6Aの

追記 2025.2.13 21:44
あれ?何故か途中で追記がおかしな事に...ドタバタしながらあれこれしてて書いてる途中で別の作業をしてそのままなのかは不明です。取敢えず、学習用CSVデータ出力方法を若干元に戻しながら10桁の血統登録番号の単精度実数化でのロス避ける為に文字列として処理する方向にしてる部分は進めてまして、学習始めてます。今週末は厳しいかもですが、GIまでにはどうにかしたいです。

追記 2025.2.18 17:35
2/11の追記が変な終わり方してるのは、書いてる途中のまま放置してたら、まあ、厳密には学習が3日目突入とかで色々と様子見ながら書き込んでて、朝、気が付いたらWindows Updateの強制再起動で学習もろとも吹っ飛ばされたんだった^^; タスクバーに再起動待ちな表示があったにも関わらず、やらかしてましたorz

CsvHelperで血統系はダブルクォーテーションで囲う

CsvHelperはありがたく利用させて頂いてます。現行最新バージョン33.0.1です。これまでは単純にヘッダー有の指定程度でしたが、今回血統登録番号10桁の時にfloat型ではって問題対処で文字列にすればって事に気が付いたわけですが、CSVデータとして""として出力する方法としてCsvConfigurationにShouldQuoteってのがあり、これを上手く利用すればとは思いましたが、ちょっと苦労しました。基本string型をと思ったんですが、競馬場コードもstring型なのでこれは現状維持したいと思い、ちょっと苦肉の策的に

private bool ShouldQuoteKetto(ShouldQuoteArgs args)
{
    if (args.Row.Row == 1) return false;    // ヘッダー行は無し
    return !string.IsNullOrEmpty(args.Field) &&
        (
            args.Row.HeaderRecord[args.Row.Index].Contains("Chichi") ||
            args.Row.HeaderRecord[args.Row.Index].Contains("Haha")
        );
}

これを準備して

var config = new CsvConfiguration(CultureInfo.InvariantCulture)
{
    HasHeaderRecord = true,
    ShouldQuote = ShouldQuoteKetto
};

としてやれば上手く行きました。ちょっとこれ実現に半日以上費やしたorz

苦戦中のKeras.NET

コードを書いてエラーがなくなり実行出来る所までは来たのですが、ほぼハングしてる感じで強制終了させた。処理の段階毎にログに出力はしているもののコンソールアプリではなくWindowsアプリの宿命で、意図的にというか、強制的に出力させる、まあ単純に行うのはApplication.DoEventなんですが、か、もしくはコントロールの再表示(リフレッシュ)なんだとは思うけど、まあ、ちょっと現時点はML.NETでの血統登録番号10桁の対応を優先して進めてます。

学習データクラスのfloat型をstring型にして、特に学習時にはこの辺りはコード的には変わらなかったり、モデルビルダーでのデータ詳細指定を変える程度だったりなんですが、この際だから昨年末までの学習データを準備してモデルの学習を進めていこうかと取り掛かってます。

新馬戦用は、ああ、昨年にあったモデルビルダーのアップデートで、学習データを指定すると、推薦というか最低限なトレーニング時間を初期表示する様になりましたね。で、その初期表示は600秒でした。これの1回目はRMSE 2.0332でした。で、1,800秒でも行いましたがRMSE 2.0420と改善はされなかった。これらのモデルは取敢えず動作テストで利用したいので、もっといいモデルは今後時間掛けて取り組む必要はあるかと。で、通常用は7,200秒なんですが、もう少しで終わります。ここまでRMSE 1.5751です。これも動作テスト用なんで妥協して、後日ですね。

この後、今晩は夜勤で出社になるのでLightGBM側でも昨年末までの学習データを使って進めてみようかと思ってます。俺プロとかで久しぶりに6段にまで落ちたので、良いものを見つけないと困る。

今更な話で大改造が必須

もともとAutoMLについて色々と試行錯誤して始めた機械学習なんですが、取っ掛かり時にどこかで学習データはfloat型と思い込まされていたんですが、これ、単に自分の間違った思い込みだったのかもです。基本全てファクターをfloat型としてCSVデータとして出力し、これを学習させてます。float型では有効精度は約7桁と今更再確認した訳ですが、これが問題なんです。血統登録番号は10桁なのでこれを維持出来ない状態で学習させてますので、まっ、ある意味問題外な学習ってレベルかも😱

ここ最近はKeras.NETの作業で手一杯でしたが、大掛かりな修正が必要になりました。ちょっと早急に対処して、また学習作業のやり直しです。

追記 2025.1.25 8:53
ちと上記は間違いがありました。CSVデータはfloat型ではなく、それぞれの項目毎に型は違います。ただ、全て文字列ではなく数値にしてます。で、実際のモデルの学習時にfloat型に統一してます。
モデルビルダーでデータ詳細設定でstringかsingleの2択なのがfloat型がML.NETで制限されている感じが表れているかと思います。しかし、LightGBMとかではfloat型かdouble型かを指定出来るのでこちらは単にdouble型に変更すれば行けるかと。
そもそも血統登録番号の10桁は数値というよりはカテゴリーとしてるので文字列でも行けそうな気はしてますので、ちょっとモデルビルダーとの兼ね合いからもfloat型的に行く方が無難な気がしてきました。
ここ数日かけてfloat型→double型の作業して今学習させたりしてるんですが、悩むなぁ😓
取敢えずLightGBMの方は単独なのでこちらはdouble型に変更してみます。

追記 2025.1.25 9:32
さてLightGBMの修正をとソースコード確認すると、LightGBMは当初色々苦労してどうにか動かせるようになったので、その際に色々試していて最終的にdouble型で行けるって事でdouble型が使われてたのでこちらは問題なかった😁
後はモデルビルダーとAutoMLをどうするかなのでソースはバックアップしてあるのに戻します。こんな時、ソースの世代管理とかしてれば楽なんだとは思うけど、その管理ソフトを入れるのが面倒なんだよね😒 Visual Studioが標準でしてくれれば助かるのにね。

Python.NET

これが難航している諸悪の根源(?)なんですが、単に自分自身が把握出来てないのが原因なのか。Windows11上でPythonを使う場合、Pythonのバージョンもそうなんですが、Anacondaとかで使う方法もあったりで色々なんですよね。問題なく導入している記事があるので、ある環境では問題なく行くのかも? なんにしてもこちらはWindows11 Pro 64bitで、ここまでAnacondaの仮想環境もPythonの仮想環境も試してましたし、仮想環境じゃなく直のPyhtonも試しました。バージョンも色々とね。仮想環境的にはAnacondaでもPythonでも"Failed to load symbol Py_IncRef"となり、直だとこれが"Failed to load symbol _PyThreadState_UncheckedGet"に変わる。Pythonのバージョン違いも疑ってVersion 3.12.8やVersion 3.9.13も試したが結果は同じです。

これ、そもそもPython.NETがっていうよりは、Keras.NET Version 3.8.5でPython.Runtimeを使うからって事でPython.NETを入れてますが、ちと、Python.NET無しで行けるかって試してると、どうやらKeras.NET自体はデフォルトでPython 3.8を求めている感じです。って事で、Python Version 3.8.10をインストールしてみると、見事にPythonEngine.Initialize()が通った感じです😁 しかし、そもそも現行バージョンが3.13.1なのにこんな古いバージョンで良いのかは疑問ですが、行けるバージョンで行くしかないですよね。一歩進めるかな?

かなり難航中

突破口が見つからない😖 Copilotにいっぱい質問ぶつけて色々試してますがかなり苦労してます。まあ、問題点も多いのもなんですが、やはりサンプル的なものがネット上に少なくてCopilotが役にたってない感じなのと、今回の場合は外部プロセスってのは、まあ、ここまでと変わらないんですが、Keras.NETは外部のPythonを利用するのでこれとの連携でエラーが出て困ってます。

更にこれまでCSVHelperも使ってましたが、レコードのクラスに子クラスや孫クラスがある場合でもうまく動くって話なんですが、これも微妙でってか、まあ、自分が分かってないだけなんだとも思いますが、ちょっと切り離して問題解決を1つ1つしていかないと進まない。

気晴らしではないけど、やらなきゃとは思ってたんですが後回しにしてたのがLightGBMの昨年後半(2024.10.1～2024.12.31)の検証です。

• ShinbaTimeCK.lgbm
  

  118R	1点	芝(70R)	ダート(48R)	8頭以下(2R)	9～12頭(29R)	13頭以上(87R)	多点
  単勝	27.12% (91.61%)	25.71% (92.43%)	29.17% (90.42%)	0.00% (0.00%)	27.59% (71.03%)	27.59% (100.57%)	59.32% (96.33%)
  複勝	49.15% (91.61%)	51.43% (106.00%)	45.83% (70.63%)	0.00% (0.00%)	65.52% (120.00%)	44.83% (84.25%)	83.90% (84.12%)
  枠連	9.01% (71.26%)	10.61% (99.24%)	6.67% (30.22%)	-- (--)	10.34% (32.41%)	8.05% (80.11%)	25.23% (107.39%)
  馬連	5.08% (73.81%)	5.71% (114.14%)	4.17% (15.00%)	0.00% (0.00%)	10.34% (36.21%)	3.45% (88.05%)	19.49% (209.07%)
  ワイド	12.71% (57.80%)	12.86% (76.29%)	12.50% (30.83%)	50.00% (65.00%)	27.59% (107.24%)	6.90% (41.15%)	33.90% (90.03%)
  馬単	1.69% (50.34%)	1.43% (76.14%)	2.08% (12.71%)	0.00% (0.00%)	3.45% (21.03%)	1.15% (61.26%)	19.49% (225.76%)
  三連複	3.39% (70.17%)	2.86% (109.29%)	4.17% (13.13%)	50.00% (170.00%)	6.90% (39.31%)	1.15% (78.16%)	10.17% (55.15%)
  三連単	0.85% (343.47%)	1.43% (579.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	0.00% (0.00%)	1.15% (465.86%)	10.17% (39.64%)
  総合	50.00% (106.52%)	51.43% (156.98%)	47.92% (32.89%)	50.00% (33.57%)	65.52% (53.41%)	44.83% (124.93%)	84.75% (87.36%)

• SouhaTimeCK.lgbm
  

  721R	1点	芝(320R)	ダート(370R)	障害(31R)	8頭以下(60R)	9～12頭(181R)	13頭以上(480R)	多点
  単勝	24.83% (83.34%)	24.38% (77.56%)	24.05% (80.86%)	38.71% (172.58%)	36.67% (104.83%)	31.49% (78.07%)	20.83% (82.65%)	52.70% (83.96%)
  複勝	53.54% (86.03%)	51.88% (84.81%)	54.86% (87.03%)	54.84% (86.77%)	63.33% (81.83%)	66.30% (90.77%)	47.50% (84.77%)	86.27% (81.49%)
  枠連	13.41% (79.10%)	12.31% (89.07%)	14.70% (75.04%)	5.26% (12.63%)	-- (--)	17.13% (96.13%)	11.25% (68.23%)	27.60% (75.04%)
  馬連	9.02% (67.66%)	8.44% (66.53%)	9.73% (72.57%)	6.45% (20.65%)	13.33% (47.17%)	12.71% (90.77%)	7.08% (61.50%)	20.94% (62.94%)
  ワイド	21.22% (125.20%)	20.94% (164.31%)	21.89% (96.00%)	16.13% (70.00%)	40.00% (81.83%)	27.62% (86.19%)	16.46% (145.33%)	41.33% (87.63%)
  馬単	4.58% (62.98%)	4.69% (59.16%)	4.32% (69.00%)	6.45% (30.65%)	8.33% (53.00%)	4.97% (53.92%)	3.96% (67.65%)	20.94% (61.75%)
  三連複	5.55% (59.63%)	5.94% (55.63%)	4.32% (50.65%)	16.13% (208.06%)	18.33% (107.50%)	9.94% (97.62%)	2.29% (39.31%)	13.87% (56.57%)
  三連単	0.83% (15.02%)	0.63% (10.13%)	0.54% (12.30%)	6.45% (98.06%)	1.67% (14.33%)	1.10% (18.40%)	0.63% (13.83%)	13.87% (61.77%)
  総合	55.20% (72.27%)	52.81% (75.63%)	57.30% (67.88%)	54.84% (91.23%)	68.33% (70.07%)	66.30% (76.48%)	49.38% (70.41%)	86.27% (66.29%)

• RaceJuniFullCK.lgbm
  

  839R	1点	芝(390R)	ダート(418R)	障害(31R)	8頭以下(62R)	9～12頭(210R)	13頭以上(567R)	多点
  単勝	23.48% (88.86%)	23.85% (102.15%)	22.49% (74.00%)	32.26% (121.94%)	29.03% (86.77%)	31.43% (81.10%)	19.93% (91.96%)	52.92% (88.66%)
  複勝	50.18% (84.09%)	50.26% (91.41%)	50.48% (78.64%)	45.16% (65.48%)	56.45% (71.29%)	63.81% (88.90%)	44.44% (83.70%)	85.94% (81.34%)
  枠連	12.08% (75.85%)	9.58% (66.59%)	14.54% (86.81%)	5.26% (12.63%)	-- (--)	15.71% (89.05%)	10.05% (66.68%)	26.31% (85.97%)
  馬連	8.10% (58.74%)	6.92% (59.38%)	9.33% (60.96%)	6.45% (20.65%)	12.90% (44.19%)	11.90% (85.81%)	6.17% (50.30%)	19.90% (87.64%)
  ワイド	19.55% (103.34%)	17.69% (113.77%)	21.29% (94.69%)	19.35% (88.71%)	37.10% (84.03%)	28.10% (87.43%)	14.46% (111.34%)	38.38% (86.62%)
  馬単	4.05% (59.55%)	3.59% (61.00%)	4.31% (60.33%)	6.45% (30.65%)	6.45% (41.29%)	5.24% (69.81%)	3.35% (57.74%)	19.90% (89.18%)
  三連複	5.72% (76.28%)	5.64% (65.33%)	5.02% (76.72%)	16.13% (208.06%)	20.97% (151.77%)	9.05% (82.38%)	2.82% (65.77%)	13.23% (55.83%)
  三連単	1.07% (77.34%)	0.77% (37.56%)	0.96% (112.92%)	6.45% (98.06%)	3.23% (23.55%)	1.90% (223.38%)	0.53% (29.14%)	13.23% (52.66%)
  総合	51.37% (78.04%)	50.77% (74.80%)	52.39% (80.58%)	45.16% (84.24%)	61.29% (71.84%)	63.81% (100.98%)	45.68% (69.58%)	86.17% (67.42%)

さらだ標準のはサラダ側のブログに上げてますが、気のせいかこちらの方が少し悪い感じがしますね😓 まあ、満足いかないから今苦労して打開策に取り組んでるんですけどね。