前回の「簡単！機械学習 1. 九九の七の段を予測してみる」で使った DeepLearning （深層学習）モデルは、データが数値になっていれば、とにかく予測モデルを作ることができます。ということで、今回は、枠番と人気順だけのデータから、スプリンターズステークスの予測モデルを作りたいと思います。JRAの情報ページから、過去の結果を取ってきました。仕事中に遊んでたわけではありません。
知らない人のために補足しますと、競馬は最大18頭で行います。枠は8までしかないので、必然的に一つの枠に3頭まで割り当てられることがあります。なので、2019年はたまたま、4枠に入った2頭が先頭でゴールしたということになります。
このままだと使いにくいので、このように書き換えます。
この ninki1 ～ ninki16 を変数として、waku1 ～ waku8 の値を予測しようというわけです。
まずは、Altair Knowledge StudioのDeepLearningを使ってちゃちゃっと予測モデルを作ります。
予測したいパターンは次の3個としました。
- 本命パターン: 1、2番人気
- やや穴パターン: 3、4番人気
- 大穴パターン: 1、15番人気
そのために次のデータを用意します。
そして早速予測してみました。
結果はこうなりました。
- 1、2番人気が7枠に並んだら買い
- 3、4番人気が2、4枠に入ったら買い
- 1、15番人気が2、4または7枠に入ったら買い
今回は競馬を題材に予測してみましたが、競輪や競艇などにも応用できます。当たると良いですね。
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