【競馬AI開発#8】機械学習モデルを作成して単勝馬券を予測する

この【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。

■今回やること
今回は、LightGBMを使って機械学習モデルを作成し、実際に単勝予測モデルを作っていきます。

今回作成するコードを以下のように実行することで、機械学習モデルが学習され、完成したモデルファイルが自動的に保存されます。

trainer = Trainer()
evaluation_df = trainer.run(test_start_date="2023-10-01")

evaluation_dfの中身。テストデータに対する予測結果がpred列に格納されている。

このように、いつでも簡単に呼び出して使えるよう、学習のソースコードをTrainerクラスにまとめています。

本シリーズでは、一度きりの「機械学習で競馬予測してみた」で終わるものではなく、「継続的に開発・運用できる、かつ分かりやすい（初心者でも理解できる）」コードの作成を心がけています。

■動画（概要編）

■筆者のプロフィール
東京大学大学院卒業後、データサイエンティストとしてWEBマーケティング調査会社でWEB上の消費者行動ログ分析などを経験。
現在は、大手IT系事業会社で、転職サイトのレコメンドシステムの開発を行っています。

ソースコード