【競馬AIのお勉強】予測スコアを出せるようになったので実際に予想してみた

プロフに書いているように推し馬はディープボンドなのですが、昨日の阪神大賞典は悲しい結果で落ち込んでます。あとから上がりの速度とか見てるといつも通りな感じではあるので、展開が向かなかったと思う他ないというか、もっと前につけたらつけたであがりが出たかはわからないので判断が難しいところ。

といいつつ、先週黙々と作業をしてAIは予測スコアを出して高い順に並べるところまで実装完了していて実際に阪大を予想してみると、
ボルドグフーシュ
ジャスティンパレス
アケルナルスター（！？）
ブレークアップ
サンレイポケット
ディープボンド
みたいな順で算出してきたので、まぁさもありなんって感じなんですかね…

実際に進めたのは下記の動画分

騎手データ、馬のデータなどを過去のレース結果と出馬表ともにラベルエンコーディングし、

馬場状態天候などをダミー変数化し

血統データもラベルエンコーディング

同じ処理するものをまとめてコードを綺麗にする

予測スコアを出せるよう実装

ってのを金曜日までやって土日に実践してみました。

結果はおおよそ的中率3割回収率70％くらい。
やってみての方針としてはデータ量を増やして精度を上げる。穴目の子を5番手にあげたりして実際に入るケースもあるのでこのモデルの時に適切な買い方を考える。逆に言えば自分が想定する買い方での回収率を事前に出せるようにしておく。現在スコアという形で出るけれど確率表記にすることで期待値を出しやすくする。
個々の確率からワイドや馬連などの場合の確率を出せるようにする。
現在出せる率は3着以内率なのでワイドで考えるのが妥当かなとは思ってる。

ってな感じで後々見返すようにとりあえず雑多に記述。

一応ド文系の私でも色々調べたら競馬AI的なものを作れるということが分かったのは収穫なので引き続き頑張っていきたいところ。