
【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。
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