遂に大きな課題をクリア。 #機械学習 #競輪予想
遺伝的プログラミングを残すのみだが、もしかしたら簡易版として情報リリースを早めたほうがいいかもしれないと。
簡易版は、78％くらいの正解率で推移。
少し調整をするのと、学習する際の、学習コスト（かかる時間）を短縮するアイデアがもう少し欲しいところ。
正解率は高いが、大穴にはかすりもしないので、このへんは受容する部分か。
いやー、きつかった。
気になることとDB
しかし、もうひとつ気になることが。
100万件以上できてしまう、各選手の相性の数値化である。
これを普通に計算しようとしたら、マシンパワーが全然足りない。
そこで、計算した結果をDBへ書き込もうとしているのだが、、、
データの分割
これはレースごとに学習するのを良しとしていて、そこに疑問を持ったという話。
その日ごとで学習させたりすると、正解率がどうなるか。
F1スコアで見てみようという算段。
だいたい70％くらいのスコアから、どうなっていくか推移を見る。
いつもお読みいただき、ありがとうございます。 書くだけでなく読みたいので、コメント欄で記事名入れてもらうと見に行きます。