Boat race

自作した競艇予想AIでの予想に全乗っかり。その通りに買えば儲かるのかを検証していきます。検証第一弾ということで、今回はイン逃げの鉄板レースに絞っての検証となっていますので、ぜひ参考にされたし。

pythonを使って取得したデータから2023年の全競艇場の平均配当、万舟が出た確率などをまとめてみました。最も荒れたレース場はどこか？最も堅い結果となったレース場はどこか？を表にしてまとめてみました。

pythonのライブラリである【matplotlib】を使ってボートレースの選手の強さを可視化できるようにチャレンジしてみます。グラフの表示からpdfファイルでの保存方法といった内容になります。

今回もスピンオフと言うことでボートレースを予想する上での、新しい予想ファクターを手軽なGUI、streamlitで作ってみた話になります。 lightGBMでボートレース予想AIを作ってみたの番外編になります。

今回は『lightGBMでボート予想AIを作ってみた』の番外編として表題の件について検証していきたいと思います。 過去のレース結果から『４角の峰』の的中率、合成オッズからみる期待回収率を検証してみました。

前回、完成したモデルを使ってモデルの精度、重要な特徴量等についての検証をしてみました。回収率シュミレーション、的中率、各評価指数の結果をまとめてみました。

lightGBMを用いて実際にモデルを作っていきます。 前途の通り分析手法は、lightGBMを用いた分類手法となります。分類も多クラス分類、２クラス分類がありますが今回は２クラス分類を用いています。

今回は、前回CSV形式で作ったデータの前処理と、新たな特徴量を作っていきます。モデルの運用方法からデータの更新についての内容です。

pythonライブラリのlightGBM、これを使って競馬AIを作ってみたが大した結果を出せず、『だったらボートレースだ！６艇しかないんやから結構イケるやろ』『儲かるAIができて、自動で舟券を買うプログラムができればサイコーじゃん』と安易に始めてみた記録です。