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機械学習で競馬の回収率140%超を達成：開発までの話 - Qiita
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qiita.com/umaro_ai
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注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
競馬の単勝回収率140%を達成した機械学習モデルの開発プロセスについて書きたいと思います。 この記事で... 競馬の単勝回収率140%を達成した機械学習モデルの開発プロセスについて書きたいと思います。 この記事では、データ収集から実際の予測までの一通りの流れを説明します。このモデルによる実際の予測はNoteで公開しています。 Note：https://note.com/umaro_ai/ 0. はじめに 競馬は運の要素が強いと思われがちですが、実際には馬の能力、血統、調教師の技術、レース適性など、多くの要因が結果に影響を与えます。これらの数百にも及ぶ複雑な要因を人間が考慮するのは難しいため、機械学習は有効なツールとなります。 機械学習の大まかな流れは以下の通りです。これは競馬予測に限らず、ほかの予測でも使う基本的な工程です。 1. モデル設計 始めに作成するモデルの方針を決定します。競馬は投票方法により払戻率が異なります。つまり人気馬やなんとなく予想して買い続けた場合は以下の払戻率に収束していきま
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2024/08/08 リンク