昨夜試した学習はイテレーション数2,000にしました。ここまで採用したのは3,000でしたが、モデルサイズが16MBでした。葉の数増やして細かくフィットされてみる為にイテレーション数を減らし葉を増やす。どの程度影響してるか把握はしてないけど分割数も減らす。で、昨夜は率は0.015でした。これだと13MB。
で、今試しているのは
NumberOfLeaves: 335
NumberOfIterations: 2000
LearningRate: 0.01
MaximumBinCountPerFeature: 31
MinimumExampleCountPerLeaf: 50
CustomGains: 0～500 = 0点, 501～1000は1.8乗に0～1000点
なんですが、葉をさらに増やして率は0.01に。これだとほぼ15MBに近くなります。15回目でNDCG@1=0.7792 NDCG@3=0.7831
| 3,455R | 1点 | 芝(1,689R) | ダート(1,646R) | 障害(120R) | 8頭以下(219R) | 9～12頭(809R) | 13頭以上(2,427R) | 多点 |
| 単勝 | 28.19% (81.12%) |
28.18% (83.61%) |
28.13% (78.41%) |
29.17% (83.08%) |
38.36% (85.71%) |
29.30% (83.20%) |
26.91% (80.01%) |
57.97% (76.82%) |
| 複勝 | 59.25% (84.19%) |
59.15% (84.25%) |
59.05% (84.28%) |
63.33% (82.25%) |
72.15% (88.68%) |
63.91% (83.99%) |
56.53% (83.86%) |
89.58% (82.45%) |
| 枠連 | 17.20% (91.22%) |
17.10% (98.08%) |
16.77% (83.53%) |
25.25% (115.96%) |
-- (--) |
19.16% (83.76%) |
15.45% (87.92%) |
31.25% (76.44%) |
| 馬連 | 13.43% (86.48%) |
13.62% (88.19%) |
12.88% (84.61%) |
18.33% (87.92%) |
25.57% (69.36%) |
15.57% (83.91%) |
11.62% (88.88%) |
25.59% (71.78%) |
| ワイド | 27.70% (87.24%) |
28.60% (84.49%) |
26.49% (90.47%) |
31.67% (81.42%) |
51.14% (82.74%) |
32.88% (86.21%) |
23.86% (87.99%) |
49.23% (78.49%) |
| 馬単 | 7.29% (79.09%) |
7.10% (77.99%) |
7.23% (78.21%) |
10.83% (106.67%) |
14.16% (66.62%) |
8.53% (79.68%) |
6.26% (80.02%) |
25.59% (68.85%) |
| 三連複 | 6.11% (69.57%) |
6.87% (54.32%) |
5.22% (85.29%) |
7.50% (68.50%) |
18.26% (65.89%) |
8.28% (64.73%) |
4.29% (71.51%) |
17.05% (73.01%) |
| 三連単 | 1.45% (54.97%) |
1.84% (75.58%) |
1.15% (37.83%) |
0.00% (0.00%) |
3.65% (36.03%) |
2.22% (54.89%) |
0.99% (56.70%) |
17.05% (68.31%) |
| 総合 | 60.38% (79.07%) |
60.45% (80.45%) |
60.09% (77.80%) |
63.33% (77.38%) |
75.34% (70.72%) |
64.77% (77.55%) |
57.56% (79.61%) |
89.87% (71.43%) |
まあまだのこり20回以上あるので良いものが出る事を期待したいです。ワイドが頑張ってる感じがします。なんか工夫次第で行ける範囲なきもする。
期待値で絞って攻めるのもありかも。これ、クラス別を作りこむの忘れてたのでこの後追加してみます。
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