【機械学習】keibaAIの精度向上案 【強化学習】

20220607

機械学習 競馬

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keiba ai 予想精度向上

【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。

このブログについて

技術的に悩んだこと、やってみたことを書き溜めています。自身の復習のため、また同じ悩みがある方は参考にできるような書き方にしていきます。 趣味の競馬AI開発と競馬AIでの予想も公開していきます。 金曜日に土曜日の中央競馬(JRA)全レース予想、土曜日に日曜日の中央競馬(JRA)全レース予想を公開する予定です。

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はじめまして。あいちゃんです。雑魚エンジニアです。趣味で機械学習をやっています。日々の勉強としてアウトプットしていきます。

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