お知らせPC-KYOTEI Database Ver.1.0.2.9 を公開しました PC-KYOTEI Database Ver.1.0.2.9 概要 ボートレーサー写真のフルセットアップ処理速度を改善 ※約90分→約10秒 ■新規インストールの方はこちら ■アップデートの方はこちら2023.02.12お知らせ
AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(準備編) AI競艇予想に最適な PC-KYOTEI Database。この「AI競艇」のカテゴリではLightGBMで競艇予想するための、Pythonのソースコードを無料で公開してます。ここでは競艇予想に使えそうな、4つの分析方法を紹介します。2023.02.01AI競艇
AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(二値分類) 「二値分類」は目的変数を0か1の二値に分類にする方法です。ここに公開するPythonのソースコードは「正解率」の評価指標と「特徴量重要度」の可視化を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。2023.02.01AI競艇
AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(多クラス分類) 「多クラス分類」は目的変数を多クラスに分類する方法です。「二値分類」の三値以上版みたいなイメージ。ここに公開するPythonのソースコードは「正解率」の評価指標と「特徴量重要度」の可視化を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。2023.02.01AI競艇
AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(回帰分析) 「回帰分析」は数値を目的変数とする場合に使う方法です。競艇予想の場合、例えば能力指数など。ここに公開するPythonのソースコードは「予測誤差」と「決定係数」の評価指標と「散布図」の作成を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。2023.02.01AI競艇
AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(ランキング学習) 二値分類や回帰分析が絶対的な「値」を求めるのに対し、ランキング学習は相対的に順位付けします。具体的な数値ではなく順位なので、いかにも競艇予想に向いてそうです。ここに公開するPythonのソースコードは「特徴量重要度」の可視化を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。2023.02.01AI競艇
AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(チューニング編) チューニングの知識 「PC-KYOTEI Database」と「LightGBM」で優れたAI競艇予想を作るために最低限必要なチューニング方法をまとめました。その前に、この記事を読む前に最低限知っておく必要がある単語を2つ説明します...2023.02.01AI競艇
AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(Pythonデータ登録) PC-KYOTEI Database の「Pythonデータ登録」画面は「LightGBMによるAI競艇予想(準備編)」で紹介した、予測用ソースコードの実行をソフトが全レース自動でやる機能です。さらに予測値と確率のデータをテーブルに登録す...2023.02.01AI競艇
AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(シミュレーション編) シミュレーションの準備 今回は「LightGBMによるAI競艇予想(Pythonデータ登録)」の記事で作った「ランキング学習」の2022年07月~2022年09月の学習データを使って、2022年10月のレースを予想してみます。 ...2023.02.01AI競艇
お知らせPC-KYOTEI Database Ver.1.0.2.8 を公開しました PC-KYOTEI Database Ver.1.0.2.8 概要 セットアップデータ登録画面に「差分データ登録」を追加 艇番払戻データ登録画面に説明文を追加 ■新規インストールの方はこちら ■アップデートの方...2023.01.25お知らせ