【競馬AIのお勉強】データのブラッシュアップと土日の競馬

引き続き競馬予想で始めるデータ分析・機械学習さんの動画で勉強中

今まではその馬が3着以内に入るかどうかの確率をその馬単体で考えていたけど、レースなのでその確率を相対的なものにしましょうという回でした。

数学の要素が大きいので難しさはあるものの、たとえば重賞のように強い馬ばかりがあつまるレースだと3着以内に入るような強さを持つ馬がたくさんいるわけで、絶対評価だと大量に買える奴が現れてしまうということになってしまうという。でも実際は未勝利戦にG1クラスの馬が出たらそりゃ勝つけど、G1クラスがあつまるレースならどうなるかはわからないって感じですね。で、そういった形で評価基準を変えると特定の閾値では回収率120%を超え出す結果に。ワクワクしてきますね。

で、実は次の回にも取り掛かっているのですが次の回で今まで2019年のデータを扱っていたものを2020も追加しようという作業をしています。この機会に自分は2023年までのデータを入れてしまおう！としているのでちょっとスクレイピングに時間がかかっている状況です。

そして週末の競馬ですが今週末は割と調子が良く中山牝馬ステークスはワイド6点購入しサトノセシルとスルーセブンシーズのワイドが当たり微プラス、金鯱賞は5点購入しフェーングロッテンとアラタのワイドが取れてプラス。クリティカルなのは本日の中山7R。大幅距離短縮の変わり身に期待してかったクリノリアルレディ（12頭立11番人気）の複勝がヒットしプラスで終えられました。

来週は推し馬のディープボンドが出る阪神大賞典。AIはまだ間に合わない気がしていますが頑張って当てたいですね。