autoMLと並行して学習させるのはPCのメモリやCPUへの負荷からあまりお勧めではないのは承知の上で、あえてしてみた結果として得た最適RMSE 1.6926を検証すると
| 210R | 1点 | 芝(147R) | ダート(63R) | 8頭以下(26R) | 9～12頭(67R) | 13頭以上(117R) | 多点 |
| 単勝 | 28.10% (97.62%) |
30.61% (107.21%) |
22.22% (75.24%) |
38.46% (106.92%) |
34.33% (97.91%) |
22.22% (95.38%) |
50.00% (70.24%) |
| 複勝 | 56.67% (101.67%) |
59.18% (90.00%) |
50.79% (128.89%) |
69.23% (94.23%) |
64.18% (89.70%) |
49.57% (110.17%) |
85.24% (86.02%) |
| 枠連 | 9.64% (70.96%) |
12.04% (77.41%) |
5.17% (58.97%) |
-- (--) |
14.93% (69.85%) |
5.13% (60.68%) |
18.67% (52.09%) |
| 馬連 | 10.00% (73.19%) |
11.56% (60.75%) |
6.35% (102.22%) |
26.92% (135.38%) |
13.43% (72.84%) |
4.27% (59.57%) |
18.10% (42.21%) |
| ワイド | 23.33% (99.52%) |
26.53% (101.29%) |
15.87% (95.40%) |
57.69% (103.85%) |
22.39% (74.03%) |
16.24% (113.16%) |
40.00% (105.30%) |
| 馬単 | 6.19% (99.95%) |
6.80% (61.56%) |
4.76% (189.52%) |
11.54% (100.00%) |
10.45% (94.63%) |
2.56% (102.99%) |
18.10% (41.15%) |
| 三連複 | 5.71% (241.29%) |
6.12% (90.27%) |
4.76% (593.65%) |
26.92% (71.15%) |
0.00% (0.00%) |
4.27% (417.26%) |
12.38% (89.62%) |
| 三連単 | 0.48% (856.05%) |
0.00% (0.00%) |
1.59% (2,853.49%) |
0.00% (0.00%) |
0.00% (0.00%) |
0.85% (1,536.50%) |
12.38% (72.26%) |
| 総合 | 58.10% (208.64%) |
60.54% (73.43%) |
52.38% (516.71%) |
73.08% (87.36%) |
65.67% (62.37%) |
50.43% (311.97%) |
85.71% (69.81%) |
だいぶ良い感じのモデルでした。最新のLightGBMを採用してなくてもある程度のモデルを出す力はあるのは相変わらずなのか^^; 実際には何がautoMLのコーディングで劣っているのか不明だけど、そこは玄人集団が組んだものとしてリスペクトするべきかなぁ(笑) いや、別にこれが良いかといえば、満足はしてないのでもう少しやりますが、やはり通常用、ああっ、これは新馬戦用なので通常用もやる必要があるんですが、こちらにちょっと期待するべきなのかな?
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