5/20 スピード指数だけでなく

※いつも以上に非常に読み辛い文章になってしまいました。備忘録兼日記という事でご容赦願います。

細かい事は一旦置いといて、方向性を確認する為に試したスピード指数計算機作り初回の手応えはイマイチでした。

過去レースのパフォーマンスを数値化し、そのまま機械学習というのはあまりにも雑で、スピード指数だけで未来を予測するようなもの。

スピード指数をどう活かすか。

私の考えは、まず過去5走の指数を偏差値化し、それぞれ例えば中学の5教科のように独立させ、R数で割った（5走埋まっていれば1/5）平均を、各重みを前走>2走前>3走前>4走前>5走前となるよう調整して煮しめた値を過去パフォーマンス評価値とし、その値が正規分布となり、最終的に値の大小で回収率（この時点で100％超える必要は無い）も綺麗に大小してくれれば、 機械学習の特徴量として機能するはずというもの。

そうは簡単にいかなかったんですけどね。