気づき #機械学習 #競輪予想

分析データに対する結果が、おかしいおかしいと思い、何度も見直す。

すると、もしかして、時系列データの扱いが、根本的に間違っているかもしれないと思い立ちました。

機械学習をはじめたばかりの時は、そのあたりを意識していなかったのに、的中率が高かった。

いろいろと知識を蓄えていく毎に、的中率の伸びがなくなっていく感覚。

数値的には伸びているんですが、実際に当たらない。

過学習気味でもあるのですが、それだけでは語れない感じ。

肌感でわかるというか。

そこで、手作業でクロスバリデーションを行うことに。

さらに、地獄の特徴量、ひとつずつ精査がSTART。

予測に競走得点がそれほど意味がないことは、私のモデルだと間違いないようです。

果たして・・・。