もう、何カ月苦戦しているか...確かGW辺りには取り掛かってた記憶なので😖
いや、進展がない訳でもないし、沢山学習はって学習モデルの学習ではなく自分自身の学習ですがさせて頂きました。これはCopilotに感謝ですが...まあ、滅茶苦茶遠回りもしてる感じはしますけどね。
そんな過程から、現在までML.NETから始まった機械学習で、ターゲットとして走破予測をしてきたのですが、これは実際には目的ではないのです😞 そもそもの目的は各レースでどの馬が来るかを予測してもらい馬券を当てるのが目的です。なので学習データの出力を走破タイムではなく確定着順に変更して今後は作業進めて行きます。
ML.NET系のAutoMLやLightGBMは現状のままで行きますが、TensorFlowでは順位の直接予測にします。これである程度の無駄が省けると思います。CSV出力からの修正になるので、また少し時間は掛かりますが、ここまでの苦労でモデルの学習や出来たモデルのonnx変換からのML.NET経由でのC#での活用は無駄にはならない筈なので一気に行きます。
ただ、新馬戦用のサイズでは問題はないのですが通常用のサイズで問題解決には至ってないのは気になりますが、この方向で進めて問題解決していく予定。