AI競輪の着順予測精度を公開
この記事ではnoteで日々配信しているAIの予測値の精度検証結果を公開しています。
この記事ではこんな疑問を解決できるかも。
・AIの予測確率と実際の結果ってどのくらい一致してるの？
・2車複的中率50%と予測されたものって本当に50%で的中してるの？
・1着予測値90%以上ってこれまで何レースあって何レース的中してるの？
予測精度検証結果の見方
AIの予測値を5%毎に区切り、その予測区間に該当するデータとその中で実際に的中したデータから実際の的中率を算出しています。算出結果はテキストでの掲載に加えて、視覚的に分かりやすいようにグラフ化したものも載せてあります。
グラフの見方ですが、
・X軸は予測モデルの予測値(%)
・Y軸は実際の的中率(%)
となっています。X軸とY軸のレンジは同じにしてあるので、
・プロットデータが対角線に対して上側にあれば予測値より実際の的中率が高い(説明図の緑エリア)
・プロットデータが対角線上にあれば予測値と実際の的中率が一致している
・プロットデータが対角線に対して下側にあれば予測値より実際の的中率が低い(説明図の赤エリア)
となります(以下の説明図を参照)。
集計期間とAIが予測したレース数
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最終更新日 : 2022年5月20日
集計期間 : 2012/01/01 ~ 最終更新日まで
AIが予測したレースの数 : 142436検証結果 1着予測値
//検証結果 1着予測値
モデル予測区間 実際の確率 的中数/予測数
0%以上 5%未満 2.9 % 5462 / 189499
5%以上 10%未満 7.6 % 15911 / 208770
10%以上 15%未満 12.7 % 17719 / 139664
15%以上 20%未満 17.9 % 16719 / 93265
20%以上 25%未満 23.0 % 15084 / 65572
25%以上 30%未満 28.1 % 13197 / 46907
30%以上 35%未満 32.9 % 11010 / 33415
35%以上 40%未満 38.5 % 9016 / 23413
40%以上 45%未満 43.4 % 7126 / 16413
45%以上 50%未満 47.6 % 5373 / 11281
50%以上 55%未満 53.8 % 4179 / 7768
55%以上 60%未満 58.7 % 3287 / 5604
60%以上 65%未満 64.1 % 2619 / 4084
65%以上 70%未満 70.0 % 2153 / 3075
70%以上 75%未満 76.1 % 1839 / 2417
75%以上 80%未満 81.3 % 1468 / 1805
80%以上 85%未満 85.4 % 979 / 1146
85%以上 90%未満 93.8 % 436 / 465
90%以上 95%未満 96.2 % 51 / 53
95%以上 100%未満 - 0 / 0
検証結果 2連対予測値
//検証結果 2連対予測値
モデル予測区間 実際の確率 的中数/予測数
0%以上 5%未満 3.1 % 803 / 26232
5%以上 10%未満 7.5 % 7120 / 95526
10%以上 15%未満 12.9 % 14189 / 109719
15%以上 20%未満 18.3 % 18926 / 103428
20%以上 25%未満 23.5 % 21077 / 89867
25%以上 30%未満 28.3 % 21997 / 77820
30%以上 35%未満 33.5 % 22289 / 66615
35%以上 40%未満 38.5 % 22178 / 57542
40%以上 45%未満 43.2 % 21535 / 49831
45%以上 50%未満 48.3 % 21174 / 43800
50%以上 55%未満 53.6 % 19987 / 37269
55%以上 60%未満 59.0 % 17716 / 30020
60%以上 65%未満 64.0 % 14718 / 22992
65%以上 70%未満 69.1 % 10879 / 15749
70%以上 75%未満 74.3 % 7650 / 10293
75%以上 80%未満 79.2 % 5327 / 6727
80%以上 85%未満 84.4 % 4158 / 4925
85%以上 90%未満 91.1 % 3356 / 3684
90%以上 95%未満 94.9 % 2147 / 2262
95%以上 100%未満 98.1 % 309 / 315
検証結果 3連対予測値
//検証結果 3連対予測値
モデル予測区間 実際の確率 的中数/予測数
0%以上 5%未満 3.5 % 47 / 1333
5%以上 10%未満 7.6 % 1900 / 25086
10%以上 15%未満 13.0 % 6846 / 52470
15%以上 20%未満 18.5 % 12565 / 67818
20%以上 25%未満 23.8 % 17800 / 74736
25%以上 30%未満 29.0 % 22124 / 76273
30%以上 35%未満 33.7 % 25100 / 74401
35%以上 40%未満 38.8 % 27526 / 70888
40%以上 45%未満 43.9 % 29441 / 67034
45%以上 50%未満 48.7 % 30464 / 62587
50%以上 55%未満 53.4 % 31134 / 58251
55%以上 60%未満 58.3 % 31244 / 53609
60%以上 65%未満 63.3 % 30750 / 48542
65%以上 70%未満 69.1 % 28707 / 41541
70%以上 75%未満 73.9 % 23587 / 31911
75%以上 80%未満 79.3 % 16424 / 20724
80%以上 85%未満 84.0 % 10162 / 12099
85%以上 90%未満 89.4 % 6886 / 7701
90%以上 95%未満 94.8 % 5380 / 5678
95%以上 100%未満 98.0 % 1895 / 1934
検証結果 ラインでの2車複的中予測値
//検証結果 ラインでの2車複的中予測値
モデル予測区間 実際の確率 的中数/予測数
0%以上 5%未満 2.8 % 3368 / 119814
5%以上 10%未満 7.6 % 7645 / 100855
10%以上 15%未満 13.0 % 7842 / 60392
15%以上 20%未満 18.2 % 7266 / 40021
20%以上 25%未満 23.5 % 7041 / 29903
25%以上 30%未満 28.7 % 6580 / 22893
30%以上 35%未満 34.0 % 5919 / 17394
35%以上 40%未満 39.3 % 5163 / 13133
40%以上 45%未満 44.3 % 4022 / 9078
45%以上 50%未満 50.4 % 3100 / 6151
50%以上 55%未満 55.1 % 1995 / 3618
55%以上 60%未満 60.5 % 1203 / 1989
60%以上 65%未満 66.5 % 696 / 1046
65%以上 70%未満 71.3 % 407 / 571
70%以上 75%未満 75.2 % 234 / 311
75%以上 80%未満 77.5 % 93 / 120
80%以上 85%未満 89.5 % 17 / 19
85%以上 90%未満 - 0 / 0
90%以上 95%未満 - 0 / 0
95%以上 100%未満 - 0 / 0
検証結果 ラインでのワイド的中予測値
//検証結果 ラインでのワイド的中予測値
モデル予測区間 実際の確率 的中数/予測数
0%以上 5%未満 3.3 % 1108 / 33469
5%以上 10%未満 7.8 % 6020 / 77405
10%以上 15%未満 12.9 % 8619 / 66801
15%以上 20%未満 18.4 % 9597 / 52255
20%以上 25%未満 23.6 % 9637 / 40901
25%以上 30%未満 28.8 % 9435 / 32743
30%以上 35%未満 33.9 % 9265 / 27335
35%以上 40%未満 38.6 % 8974 / 23220
40%以上 45%未満 44.3 % 8804 / 19864
45%以上 50%未満 48.8 % 8005 / 16393
50%以上 55%未満 54.4 % 7178 / 13204
55%以上 60%未満 59.4 % 5802 / 9765
60%以上 65%未満 64.0 % 4185 / 6534
65%以上 70%未満 71.7 % 2734 / 3813
70%以上 75%未満 75.4 % 1473 / 1953
75%以上 80%未満 79.6 % 822 / 1033
80%以上 85%未満 85.7 % 418 / 488
85%以上 90%未満 93.0 % 119 / 128
90%以上 95%未満 100.0 % 4 / 4
95%以上 100%未満 - 0 / 0
級班別の検証結果
S級、A級1,2班、チャレンジで分けて検証した結果は以下の記事にまとめています。
おわり
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