多変量多出力回帰

ML.NETはこの多変量多出力回帰という機械学習には対応しておりません。なので若干苦肉の策的に諸々学習させて予測してます。しかし、そもそもTensorFlowに興味を持ったのはこの多変量多出力回帰に対応しているって話からなんです。で、今回のKeras.NETは多変量多出力回帰に対応してるらしい。いやね、これ、Copilotがそういうので信じてコーディング始めてますが、何度かやられてるんですよねぇ😓 対応してますって信じてコーディング進めデバッグ始めて動かなくて確認すると"申し訳ありません。前回の回答は間違っておりました"的なのね。

って事で若干新しいものになっているのでコーディング量が多いです。しかもね、正月ボケっていうよりは年々集中力が低下して持続可能時間が短いんですよ。しかも、この年末年始の連休利用して色々やろうとは思っていたけど、当初は人気予測を利用して勝ち馬予測と人気予測を利用して荒れ予測的にレース一覧で表示させれば儲けに近いレース(?)に集中出来るのでは的なね。そんなコーディングもしてたり、今回ふとこのままLightGBMにしがみついてて上目指せるのか疑問になったり、でもね、仮にこれ完成して試しても結局Keras.NET(TensorFlow的)にもLightGBM以上の結果が望めるかは不明なんですよ。週明けからは仕事も始まるし、かなりの労力を費やさないと終わらないと思うので、それに見合うかっていう怖さもあります。

ただ、やらなければ結果は見えませんので見合うかどうかは別として、機械学習のMicrosoftとGoogleという大きなバックボーン(?)2つが音頭取ったそれぞれの違いを含め、より優秀な予測をしてくれるものに乗って行ける様に頑張ってみます。しばらく無言で進めるかも<m(__)m>