スマホでできるデータ型投資：競輪予想VS機械学習予測

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スマホでできるデータ型投資としての競輪。競輪予想誌上のデータと、機械学習の予測対決。

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#ビジネスコラム

機械学習+競輪予想：開発日誌：2020/3/16：現在の指標の公開

ガチの分析プロからするとハイハイやってんねーくらいかと思うのですが、これを見て私より気付きを得られる人も多いと思います。 ※これは経験からの予測お世話になっております。合同会社ムジンケイカクプロ　代表ムジンです。そこで、単にこういうの面白いなと楽しんでいただける方、情報の有効性を考えられる方、これから分類の予測を機械学習でしてみたい方にのみ情報提供したいため、そのうち有料記事化して限定公開状態にしたいと思います。また注意で、数値的に何パーセントというのをなるべく

機械学習での予測：的中確率の改善報告:機械学習+競輪予想【ファイル添付有】「SYSTEM7」

機械学習での予測の改善報告になります。開発40％バージョン「SYSTEM7」というコードネームで開発中の予測結果。前提競輪予想紙面上の予測通りにワイドを購入すると、31％の確率で当たります。レコード数手元の機械学習予測で、70％以上で3着以内にくる予測を選ぶと、 196レコード中、34レコード。 3着以内的中確率その中で3着までに入るとして的中したものが、29レコード。的中確率85％その他、4着4レコードと失格1レコードがある。ただ、これは複勝式が

適当に買った場合の的中確率と機械学習での予測の的中確率: #機械学習 #競輪予想

ガチの分析プロからするとハイハイやってんねーくらいかと思うのですが、これを見て私より気付きを得られる人も多いと思います。 ※これは経験からの予測お世話になっております。合同会社ムジンケイカクプロ　代表ムジンです。予想紙の予想印◎の数を数える df_q = df.query("予=='◎'")print(df_q)[20431 rows x 4 columns] 予想紙の予想印◎の数字が20431個。レース数が20431。 df_q = df.query("予=

機械学習+競輪予想：気になる「的中とはずれ」0303「連続的中で調子に乗らないようにしよう」という自戒

まず懸命なる国民の方々にこの画像を見ていただきたい。連続的中は気持ちいい。はずれたレースを検証しようこういうのは調子に乗らないようにしないといけない。分析というのは冷静・冷徹にだ。このレース、手元の予測だと、予測：1-7-2-5でした。結果：7-1-5-2なんです。ワイドは当たっていますが、なんだか惜しい。所詮、予想印に予測が引っ張られてしまっているのですが、まぁいいとこいっているのです。大外れ予測：1-2-7-9 で、結果：2-5-3-6

【機械学習+競輪予想】2020年03月03日版【予測ファイル添付有】静岡競輪 6Rは機械学習観点から楽しみ。

現状では、本命対抗の予想印通りに買っていく予測（機械学習での確率を予測と表現）になっている。どのくらいの確率で、予想印通りに着順が決まるか、みたいなことになる。ここから正確に損しない買い方を編みだすというのが、タスクのひとつになっている。 3着の予測で、予想印に従わない揺らぎがあり、この辺が予測の肝になってきている。実際に本日は車券購入（ワイドとかいうやつ）もしているが、今の所、私の操作ミスでの買い間違いがなければ、プラスではないものの、そこまでメタメタにやられな