儲からない競馬予想AI

儲からない競馬予想AI

01Chapter 00: はじめに 02Section 00-01: 開発コンテナ 03Chapter 01: データ収集とデータ整形 04Section 01-01: データ整形① 05Section 01-02: データ整形②　速度データの加工 06Section 01-03: データ整形③　戦績データの作成 07Section 01-04: データ整形③　学習データの作成 08Chapter 02: lightGBMによる競馬予想 09Section 02-01: rankが3位以内か否かを当てるBinary Classification 10Section 02-02: rankが1位か否かを当てるBinary Classification 11Section 02-03: rankを予想するRegression 12Section 02-04: タイムを予測するRegression 13Section 02-05: oddsを予想するRegression 14[閑話] 血統情報に意味があるのか 15Chapter 03: NeuralNetworkによる競馬予想 16Section 03-01: データ整形④ 多出力学習データの作成 17Section 03-02: rankが3位以内か否かを当てるBinary Classification 18Section 03-03: rankが1位以内か否かを当てるBinary Classification 19Section 03-04: rankを予想するRegression 20Section 03-05: タイムを予想するRegression 21Section 03-06: oddsを予想するRegression 22Section 03-07: 複数の目的変数を同時に予想するモデル 23[閑話] 強化学習は競馬予想に使えない 24Chapter 04: 進化計算による競馬予測 25Section 04-01: 単純なGPによるベット予想 26Section 04-02: Lexicase-GPによるベット予想 27Section 04-03: Multi-objective GPによるベット予想 28Chapter 05: 事前オッズを使った予測 29Section 05-01: LightGBMによる3位以内予測 30Section 05-02: LightGBMによる1位以内予測 31Section 05-03: LightGBMによる順位予測 32Section 05-04: LightGBMによるタイム予測 33Section 05-05: LightGBMによるオッズ予測 34Section 05-06: NeuralNetworksによる予想 35Section 05-07: Multi-objective GPによるベット予想 36結論: 競馬予測AIは儲からない

Chapter 24

Chapter 04: 進化計算による競馬予測

2024.03.13に更新