🎯2022年4月10日3連単的中は52レース🎉

🎯3連単的中レース🎊
🎯的中された多くの方おめでとうございます🎊

🎯AIの機械学習機能で的中率＆回収率は驚異の領域へ

🎯AI競艇エンジェルの詳細記事はこちらを読んでください

✅AI競艇エンジェルがnoteの他の予想サイトより突出している10個の魅力

１）過去のビッグデータから人工知能AIを活用して予想
２）的中率&回収率の高さ
３）365日全レースをAIで競艇予想
４）会場ごとに見出し画像を活用
５）マガジンを会場ごとに設置
６）全ての会場の全ての有料レース予想が読める定期購読マガジンを設置７）毎日の的中実績をマガジンに投稿
８）電灯締め切りの30分から1時間前に投稿
９）競艇ユーザー、初心者も分かりやすく取り揃えています
10）兄弟サイトで競輪・競馬・オートレースもAI予想

👇例１）レーサー別解析抽出コード一部サンプル公開

抽出元のボートレース公式データURL
https://www.boatrace.jp/owpc/pc/extra/data/download.html

def run():
   # フォルダパス
   input_path = "./input/"

   # ファイルリストを取得
   files_path = glob.glob(f"{input_path}*.TXT")

   # ファイルを順に読み込む
   df_list = []
   for file_path in tqdm(files_path):
       # 読み込みファイル名を表示
       file_name = os.path.basename(file_path)
       print(f"{file_name} is processing...")

       # ファイル読み込み
       with open(file_path, encoding='shift-jis') as f:
           data = f.readlines()

       # 出走表行を抽出
       racers = []
       for row in data:
           # 正規表現にマッチする場合に取り出す
           if re.match('^[1-6]\s', row):
               new_row = row.replace('\u3000', '').replace('\n', '')
               racers.append(new_row)

       # 必要なデータを抽出
       pattern = '^([1-6])\s(\d{4})([^0-9]+)(\d{2})([^0-9]+)(\d{2})([AB]\d{1})\s(\d{1}.\d{2})\s*(\d+.\d{2})\s(\d{1}.\d{2})\s*(\d+.\d{2})\s+\d+\s+(\d+.\d{2})\s*\d+\s+(\d+.\d{2})'
       pattern_re = re.compile(pattern)
       values = []
       for racer in racers:
           try:
               # 正規表現にマッチする場合に取り出す
               v = re.match(pattern_re, racer).groups()
               values.append(v)
           except:
               print(f"  [Not Match] {racer}")

       # データフレーム化
       columns = ['艇番', '選手登番', '選手名', '年齢', '支部', '体重', '級別', '全国勝率', '全国2連率', '当地勝率', '当地2連率', 'モーター2連率', 'ボート2連率']
       tmp_df = pd.DataFrame(values, columns=columns)
       tmp_df['ファイル名'] = file_name
       df_list.append(tmp_df)

   df = pd.concat(df_list, axis=0).reset_index(drop=True)

   # 分析対象変数
   columns = ['全国勝率', '全国2連率', '当地勝率', '当地2連率', 'モーター2連率', 'ボート2連率']

   # データフレームに偏差値変換した変数を追加
   for col in columns:
       df_std = df[col].astype(float)
       win_mean = df_std.mean()
       win_std = df_std.std()
       if win_std == 0:  # 全て同一値の場合は計算不可
           df[col + "_偏差値"] = 50.0
       else:
           df[col + "_偏差値"] = df_std.apply(lambda x: ((x - win_mean) * 10 / win_std + 50))

   # データフレームを出力
   df.to_csv('output/result.csv', index=False, encoding="shift-jis")

🎯人工知能AIによる競艇3連単予想
🎯過去のビッグデータから機械学習により超高確率的中の舟券提示
🎯Pythonによるプログラミングから人工知能AIで的中できる時代へ突入
🎯会場別マガジンをフォローが便利
🎯締切30分前投稿
🎯的中実績URL➤https://bit.ly/3wCpL0a

🎯いつもありがとうございます🎊
🎯よかったらスキやフォローお願いします🎊

#競艇予想
#競艇
#競馬予想
#競艇予想屋
#ボートレース
#競馬
#競輪予想
#競艇大好き
#ボートレース予想
#競艇ファン
#投資
#ギャンブル
#競艇投資
#AI
#Python
#ビッグデータ
#学習機能
#機械学習
#競艇直前予想
#競艇人気予想
#競艇予想士
#AI競艇エンジェル
#AI競艇デビルくん