【統計と機械学習】競輪予想モデルの失敗と重大な修正に関して2

統計と機械学習、失敗を糧に進もう。

統計と機械学習

そして、、、

悩みに悩んで試験的にやってみることがいくつか。

今の競輪予想システムはオッズ買いになっている。

オッズ買いなのに、オッズが完全に確定していない段階で予測を立てるしかない。

競輪のオッズの動きを見ていると、対象レースの投票者数がぐっと増えて、オッズが確定するのは、本当にレース直前ではないか。

テストデータは、1万人以上の投票者数で、オッズが完全に確定している。
本番だと、レース開始30分前には予測を立てているが、投票者数が数千人の段階で予測してしまい、トレーニングデータとテストデータの状況が異なっている。

対象のレース直前に予測をするのは、今のシステムでは無理だし、手間がかかりすぎる。
※競輪予想に時間拘束されすぎる。

状況の打破

オッズを大きめの区切りにして、機械学習させる。

1倍から10倍、10倍から20倍など。

最新オッズを確認して買うなら、機械学習による予測と統計からの予測を併用する。

手元で機械学習の予測と、最終的なオッズとの関連性を可視化してみる。

そして、

自動化を進める。