機械学習（４パターンによる）競馬予想方法について！！！

2020年5月2日 22:34

こんばんは。よねよねくらぶです。
某大学院で深層学習の勉強や趣味で電子工作をしているものです。
ちなみに今日の結果でした。二頭は三着以内の馬を当てられたので、なかなかのモデルができあがってきたと思います。今後も投稿を続けていきたいので、支援頂ければと思います！

使っている予測の手法を紹介したいと思います！

使用言語はすべてpythonです！！！

１．K-近傍法

通称K-NNです。python でKNeighborsClassifierと調べればたくさん出できます！

Decision Tree(決定木)をたくさん作ってOverFittingを防止しているやつです。
python randomforestで検索！出てきます。

ロジスティック回帰分析。よくわからんです。pythonでLogisticRegression検索たくさん出てきます。

上記はいっしゅんで実装できます。皆さんもためして見てください！

これはニューラルネットで一番僕が作りこんだ深層学習ってやつです。
普段研究ではLSTMっていうNNを使ってますが、この競馬予想では全結合っていう一番簡単なやつ使ってます。まぁこれはすぐにはできないので、上３つを実装できるようになり次第たくさん調べて、勉強すればできます！！！（雑ですみません。。）

このあたりの予想で結果を統合して出力してます！！

なので結構いいモデルになっていると思います！！！

こちらで予想してます！