PC-KYOTEI

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。

「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。

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。

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