[toro]

画面操作なく実行できるものと勘違いしていました。
アドバイス通り修正し、model.txtを都度リネームすることなく実行できました。
ありがとうございます。
本件はクローズしてください。

また、以下は要望です。
Pythonデータ登録画面のデータ分析方法の初期設定は「ランキング学習」固定ですが、
選べるようになると使い勝手がさらに良くなると思います。
「二値分類」で分析していますが、毎回選択し直すのは地味に煩わしいです。

[toro]

自動投票はまだ先の話だと思っていたので未読でした。
ありがとうございます。

確認中ですが、下記部分の意味がよくわかりませんでした。

—— ■自動投票の作り方【伍ノ型】から引用 ——
# 行インデックス, 列名 で任意の値を取得します
value = df.loc[0, ‘shinnyukotei’]

if value == ‘1’:
# 進入固定
model_file = ‘lambdarank_model_1.txt’
else:
# 進入固定以外
model_file = ‘lambdarank_model_0.txt’
—— ■自動投票の作り方【伍ノ型】から引用 ——

この例の場合、value値は「0」ですか？
dfとlocの使い方をググってはみましたが、まだ理解できてません。

また、これはコマンドプロンプトから実行するのでしょうか？

[toro]

場ごとに学習データ作成SQLを用意してから次のように操作しました。
（例：binary_train_01.sql～binary_train_24.sql）

●学習データ作成
１．「学習データCSV出力」画面から作成済みSQLを選択して実行
２．出力ファイルをリネーム（binary_train_01.CSV -> binary_train.CSV）
３．モデルをリネーム（binary_model.txt -> binary_model_10.txt）

１～３を２４場分実行しておく。

●予測データ作成
１．予測対象場モデルをリネームする（binary_model_10.txt -> binary_model.txt）
２．「Pythonデータ登録」画面から分析方法・出走表データテーブル・予測データテーブルを変更して実行
３．実行結果をEXCELに展開して確認

１～３を開催場ごとに実行する。

場ごとに予測するにはそれぞれのbinary_modelが必要だと思ったのでこの手順にしましたが、考え方が違うのであればご指摘ください。

今回の質問は「学習データ作成」の「１」と「予測データ作成」の「２」を画面操作ではなく、コマンドで実行できないかと思ったからです。

[投稿者]

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