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。
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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。
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LightGBMによるAI競艇予想(チューニング編)

「PC-KYOTEI Database」と「LightGBM」を使って、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。チューニングを習得するためには、以下の2つの概念を理解する必要があるので、まずこれらを説明します。
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LightGBMによるAI競艇予想(Pythonデータ登録)

この記事では「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、「Pythonデータ登録」画面について説明します。さらに予測値と確率のデータをテーブルに登録するのが目的です。
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LightGBMによるAI競艇予想(シミュレーション編)

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。シミュレーションの方法をざっくり言うと、予測値を外部指数化して、「PC-KYOTEI Database」の画面でシミュレーションします
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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 ■アップデートの方はこちら
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PC-KYOTEI Database Ver.1.0.2.7 を公開しました

PC-KYOTEI Database Ver.1.0.2.7 概要 通常データ登録タイマー予約を追加 ■新規インストールの方はこちら ■アップデートの方はこちら
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PC-KYOTEI Database Ver.1.0.2.6 を公開しました

PC-KYOTEI Database Ver.1.0.2.6 概要 予測テーブルの馬番をループ変数から学習テーブルの馬番に修正 通常データ登録の順番をデータ単位からレース単位に修正 ■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
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艇番払戻データ2022年12月分を公開しました

■艇番払戻データの使い方はこちら
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PC-KYOTEI Database Ver.1.0.2.5 を公開しました

PC-KYOTEI Database Ver.1.0.2.5 概要 レース集計画面のバクを修正 外部指数に対応 ■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