【機械学習】keibaAIの精度向上案　【強化学習】

【回収率向上】AI予想精度向上の考察【的中率向上】

今後やっていくことを書いておく。

強化学習

競馬AIの予想精度の向上という観点ではなく、回収率向上と的中率向上につながる。
馬券購入の組み合わせを強化学習にて算出する。
あまりわかりやすいものがWeb上にないと思われるので、書籍で学習する。
学習したことは記事にして、アウトプットする。

人気馬の危険度を算出する

これが予測できれば、軸馬を絞ることができる。
また、軸を絞ることができれば、馬券の点数も減る。
それによって、回収率の向上につながる。

3連携の馬券（3連単、3連複）に関しても点数を抑えた馬券購入が可能となる。
現在のAI予想に出している紐印や、穴馬指数は、穴馬を的中させるのに良いと思っている。
それに加えて、軸馬の予測を強化すれば、さらに回収率が上がる。

クラス別にkeiba-aiモデルを生成する

現在、クラス別にAIモデルを生成している。
だが、クラス別だけだと圧倒的に未勝利戦のデータが多く、その他は少しデータ数が少なくなる。
その偏りをどうするか考えていく必要がある。

年齢別にkeiba-aiモデルを生成する

年齢別のほうがデータ量が均一になる。
こちらは主に、2歳新馬戦の精度向上ができる。

最後に

• 人気馬の危険度を算出する
• 独自の特徴量を追加する
  を優先して進める。

【独自の特徴量の追加】は
当初から継続して行っていることのため、今回大々的に記載していない。

次点で進めたいのは、【強化学習】。
書籍を購入しだい学習し、実装を行う。
強化学習のアウトプットも積極的に進めて、誰もが理解できるような説明をできるようにしておく。

強化学習が成功すれば、馬券購入自動化につながる。
また印だけでなく、買い目を公開することができる。