【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3

お世話になっております。
合同会社ムジンケイカクプロ、通称ムジンです。

並列処理

やっとmultiprocessingを体得。これで計算効率がグッと上がって、機械学習中にぼーっとする機会が減った。

処理時間1.5時間が７分に短縮。

Windows

数年機械学習をやっているが、Windows上に機械学習環境を初めて作った。まぁまぁ違和感。
Dockerが使えなかったのが痛かった。

利用メモリの削減が課題。

競輪選手の相性

数値化済み。これのおかげで計算処理量が肥大。
これは改善の余地はあるはず。

これのおかげでlog_lossが下がりはじめる。

前処理

カラム名に日本語を使わざる得なくなる。
その結果、見知らぬエラーが出るようになった。
日本語のせいだ！と思っていたら、（）のせいだった。
記号がカラム名に入っていると、うまくいかない事象があることを、読者皆様に共有。