POGメトリクス開発者ノート～本賞金順位を目的変数とする妥当性について～

POGメトリクスの機械学習において、目的変数は「ＰＯＧ期間中の本賞金順位」を採用しています。
過去世代の競走馬の実績において、スコアが高い馬ほど本賞金を多く稼ぐように作っています（スコア∝本賞金ではない）。

6月の新馬戦開始から日本ダービーまでに獲得する本賞金順位で上位にくる馬を、限られた指名枠でどれだけ多く指名できるか。
POGにおける勝利条件と、POGメトリクスの開発指針はダイレクトに合致しています。

機械学習やAIにより、POG指名馬の選定を試みた先駆者は他にもいるようです。
しかし、POG期間中の本賞金順位（もしくは本賞金の大小）を目的変数とする機械学習の成功事例は、私の知る限りありませんでした。

POGメトリクスは、唯一無二の“POG期間中の本賞金順位予測モデル”と言えそうです。

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