2021年9月26日　産経賞オールカマー・神戸新聞杯　ニューラルネット(2ネット)+重回帰分析による予測

9月26日中山11R「産経賞オールカマー」、中京11R「神戸新聞杯」の2レースを、PyTorchによるニューラルネット（馬体重考慮しないネットと馬体重考慮したネットの2種類）と重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。なお、予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示します。

なお、ニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習時の重み付けは行っておりません。

中山11R「産経賞オールカマー」

中京11R「神戸新聞杯」

今朝時点での予測結果は以下の記事の通りです。

（17:05追記）今回、両レースとも予測は上手くいっていない結果となりました。特に、人気１位に挙がった馬のスコアが0.0になる結果となり、アンサンブル構造も含めて見直す必要があるかと思っています。

ただ、今回重回帰分析を用い、予測時間をかけずにネットワークをアンサンブル化できる手立てを見つけることができたのは収穫かと考えています。（SVM回帰なども試していましたが、時間がかかり現実的でないと判断し、今回は使わない判断をしました。）これらを含め、来週より始まるGⅠレースの予測のために動いていこうと思っております。

まずは10月2日・中山11R「第55回 スプリンターズステークス」の予測に向けて、そして全レース同時予測プログラムの構築に向けて動いていきます。