🎯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Pythonによる機械学習で超高確率的中の舟券提示✨

365日全レースをAIで競艇予想✨ビッグデータより機械学習により人工知能を活用して的中確率を大幅に向上させています✨当サイト抽出サンプルコードも公開。
※note引っ越しました

✅AI競艇デビルくんがnoteの他の予想サイトより突出している「7つの魅力」を紹介！

１）過去のビッグデータから人工知能AIを活用して予想

→実際にAI予想をしているのはnoteでAI競艇デビルくんだけです！

👇例１）レーサー別解析抽出コードサンプル公開

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

以下は、競艇の3連単予想プログラムのサンプルコードです。Pythonを使い、機械学習モデルで予測まで行っています。
簡単に各ステップでの処理を公開します

必要なライブラリのインストール

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

データの読み込みと前処理

# 過去のレース結果データを読み込む
race_data = pd.read_csv('race_results.csv')

# 必要なデータの抽出と前処理
race_data['race_date'] = pd.to_datetime(race_data['race_date'])
race_data['win_ratio'] = race_data['wins'] / race_data['races']
race_data['place_ratio'] = race_data['places'] / race_data['races']
race_data = race_data.dropna()

# 特徴量とラベルの定義
features = race_data[['win_ratio', 'place_ratio', 'start_timing', 'course']]
labels = race_data['result']

データの分割とモデルのトレーニング

# データの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# Gradient Boostingモデルの構築とトレーニング
model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# モデルの予測と評価
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')
print(classification_report(y_test, y_pred))

予測結果の表示

# 予測結果の可視化
feature_importance = model.feature_importances_
sns.barplot(x=feature_importance, y=features.columns)
plt.title('Feature Importance')
plt.show()

予測関数の定義

def predict_race(win_ratio, place_ratio, start_timing, course):
    input_data = np.array([[win_ratio, place_ratio, start_timing, course]])
    prediction = model.predict(input_data)
    return prediction

# サンプルデータで予測
sample_prediction = predict_race(0.4, 0.3, 0.25, 2)
print(f'Sample Prediction: {sample_prediction}')

過去のレースデータを使って選手の勝率や連対率、スタートタイミング、コース情報を特徴量として機械学習モデルをトレーニングし、3連単の予測を行っています。
モデルの精度を評価し、特徴量の重要度を可視化することで、どの特徴が予測に寄与しているかを確認し、予測関数を定義して、新しいデータに対して予測を行います。

もちろん実際の運用ではさらに多くのデータと高度な前処理を実施しています。是非AIの実力を体感してみてください。

２）的中率&回収率の高さ

→もちろん予想サイトの絶対条件です。おかげさまでリピーター続出です。

３）365日全レースをAIで競艇予想

→休みなく運営します！是非楽しんでください！

４）会場ごとに見出し画像を活用

→会場ごとに見出画像を使っているのはAI競艇デビルくんだけです！
一目で分かるように工夫しています。
✖他のサイトは画像なしや、1つの画像を使いまわし。

５）マガジンを会場ごとに設置

→会場ごとにマガジン設置しているのはAI競艇デビルくんだけです！
好きな会場のマガジンだけをフォローできます。
👇マガジンはこちらから

６）電灯締め切りの30分から1時間前に投稿

　→ギリギリまでの情報を反映させて予想することはもちろん、読者の購入時間に余裕を持たせ、絶妙なバランスをとっています。

７）競艇ユーザー、初心者も分かりやすく取り揃えています

　→実際の予想数字も3連単に絞って分かりやすくしています。

以上、AI競艇デビルくんの7個の魅力でした。是非フォローして下さい！

続いて次世代のAI予想について解説します！

✅人工知能AIの活用で的中率&回収率が大きく向上！

AI競艇エンジェルの予想は過去の100万以上のレースによるビッグデータを使用して学習し解析・予想しますので、人の経験則や直感からの予想よりはるかに的中率が上がります。

こちらのAI競艇予想noteを利用する最大のメリットは的中率と回収率の高さです。
※note規約にはユーザーに誤解を招く表現が禁止されてますので確実に稼げるという表現は絶対にしません。

✅競艇の魅力は競馬や競輪と比べて勝ちやすいこと

公営ギャンブルの中で最も勝ちやすいのは競艇です。単純に何も考えずにサイコロを転がしたり、あみだくじで賭け対象を決めたりする場合、最も勝ちやすいのは競艇です。

👇出走数が少ない

〇競艇・・・６
〇競輪・・・９
〇競馬・・・１８
競艇では1レースに参加する艇数は6艇と決まっています。
対して競輪は最大9人、競馬は最大18頭が参加するレースです。母数が小さい分だけ、勘でも当たる可能性が高いです。
もちろん実力や経験などを加味して考えれば、さらに高い的中率になりますが、さらにAIの登場で大幅に向上させることが出来ます。
これだけ的中させやすいギャンブルは、競艇の他にありません。

👇3連単の組み合わせが少ない

〇競艇・・・120
〇競輪・・・504
〇競馬・・・4896
単純計算で、競艇は競馬よりも40倍3連単を的中させらます。的中率を高めることが大切ですから初心者は特に競艇を選ぶようにしましょう。

✅リスク許容度で公営ギャンブルを比較

■ローリスク・ローリターン派・・・競艇

資金を大きく減らしたくない方は、的中率の高い競艇を選びましょう。高配当は生まれにくいですが、逆に予想が外れることも少ないため、それなりに資金を維持しながら楽しむことができます。

■ミドルリスク・ミドルリターン派・・・競輪

ある程度リスクを負っても稼ぎたい方は競輪です。出走数は少ないものの、最低でも2人以上の予想を的中させる必要があるため、中難度の賭けを楽しむことができます。

■ハイリスク・ハイリターン派・・・競馬

一撃で大きく稼ぎたい方は競馬です。競馬では超高額配当が何度も登場します。的確な情報収集や分析、そして直感がをうまくマッチングさせて高額配当を的中させましょう！

初心者は当てやすい競艇から始めると良いです！

✅まとめ

✅AI競艇デビルくんがnoteの他の予想サイトより突出している７つの魅力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）電灯締め切りの30分から1時間前に投稿
７）競艇ユーザー、初心者も分かりやすく取り揃えています
✅人工知能AIの活用で的中率&回収率が大きく向上
✅競艇の魅力は競馬や競輪と比べて勝ちやすいこと

★是非AI競艇デビルくんを利用してみて下さい。

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