いや、実の所、詳細は把握してない。しかし、今回のランキング学習での学習用CSVデータの時系列分割って話から全てのモデルに言えるので久しぶりに走破タイムとかのAutoML外部アプリに修正始めたんだが、いきなりデバッグで得体のしれないエラーが出て学習が出来ない事に気付く。
これ、特に何も修正してなくてもって事が分かり、考えられる事は、NuGetでML.NET Version 5.0.0がVersion 6.0.0-previewになった事位。Geminiに相談するとそれは既知のバグってか、仕様変更だとからしい。で、まあしばらくは時間掛かるだろうと思ってたので
NumberOfLeaves: 303
NumberOfIterations: 3000
LearningRate: 0.008
MaximumBinCountPerFeature: 31
MinimumExampleCountPerLeaf: 50
FeatureFraction: 0.75
SubsampleFraction: 0.8
CustomGains: 0～250 = 0点, 251～1000は0.95乗に0～1000点
これ30回スタートさせてました。
[Loop 8] NDCG@1 = 0.7691
[Loop 8] NDCG@3 = 0.7751
[Loop 8] NDCG@5 = 0.7904
[Loop 8] NDCG@10 = 0.8508
| 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 | 25.88% (80.90%) |
24.81% (77.59%) |
26.43% (82.04%) |
33.33% (111.83%) |
35.16% (89.41%) |
27.56% (84.77%) |
24.47% (78.84%) |
54.91% (76.01%) |
| 複勝 | 56.79% (83.27%) |
55.89% (82.06%) |
57.11% (84.20%) |
65.00% (87.67%) |
68.49% (87.17%) |
61.31% (84.78%) |
54.22% (82.42%) |
87.99% (81.55%) |
| 枠連 | 14.83% (78.66%) |
14.05% (78.76%) |
14.93% (74.26%) |
24.24% (147.17%) |
-- (--) |
17.55% (81.05%) |
12.98% (72.87%) |
30.14% (76.21%) |
| 馬連 | 11.52% (73.87%) |
11.13% (73.41%) |
11.36% (70.97%) |
19.17% (120.08%) |
22.37% (70.46%) |
14.34% (79.30%) |
9.60% (72.37%) |
24.28% (71.43%) |
| ワイド | 25.53% (78.41%) |
25.22% (74.49%) |
25.21% (81.15%) |
34.17% (96.08%) |
48.86% (92.05%) |
30.78% (79.39%) |
21.67% (76.86%) |
46.28% (76.30%) |
| 馬単 | 6.37% (74.85%) |
5.98% (74.76%) |
6.26% (67.04%) |
13.33% (183.33%) |
10.50% (68.26%) |
8.28% (96.13%) |
5.36% (68.36%) |
24.28% (68.49%) |
| 三連複 | 5.99% (67.45%) |
6.51% (50.80%) |
5.47% (85.75%) |
5.83% (50.75%) |
16.89% (70.32%) |
8.65% (81.17%) |
4.12% (62.62%) |
15.17% (65.86%) |
| 三連単 | 1.13% (45.70%) |
1.24% (41.01%) |
1.09% (53.85%) |
0.00% (0.00%) |
2.28% (112.05%) |
1.85% (62.68%) |
0.78% (34.06%) |
15.17% (61.95%) |
| 総合 | 58.06% (72.81%) |
57.13% (68.91%) |
58.44% (74.91%) |
65.83% (98.55%) |
73.52% (84.25%) |
61.93% (81.16%) |
55.38% (68.55%) |
88.25% (67.38%) |
これは失敗だったかなorz これ以外に良さそうなのが無かった。
でまあ、話し戻すと折角修正したりとかして結局これってモデルの再学習を全てやり直しなんですよね。相対タイムやランキングで特徴量追加とかしてたけど、それらって実は走破タイムにも関連したりするものだったりもしたけど放置してたから入れちゃおうかと思う。って事でまた膨大な作業になりそうで少しテンションダウンしてます。
ああそれと、肝心な話だが、AutoMLでMLContext.Auto().Featurizerを使うと何やら画像とかのを勝手に使おうとして、それ用のONNXファイルか何かが見つからないとかのエラーが出る。
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