簡単!機械学習 2. スプリンターズステークス予測で遊ぼう

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。

簡単!機械学習2 スプリングステークス予測で遊ぼう

このままだと使いにくいので、このように書き換えます。

簡単!機械学習2 スプリングステークス予測で遊ぼう

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。

簡単!機械学習2 スプリングステークス予測で遊ぼう

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。

簡単!機械学習2 スプリングステークス予測で遊ぼう

そして早速予測してみました。

簡単!機械学習2 スプリングステークス予測で遊ぼう

結果はこうなりました。

簡単!機械学習2 スプリングステークス予測で遊ぼう

  • 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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カテゴリー: データアナリティクス

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