【定期マガジン】競馬AI研究所

「競馬予想AIを1から作る」ことを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。一度きりの「機械学習で競馬予想… もっと読む

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運営しているクリエイター: データサイエンス研究所

【競馬AI開発#8】機械学習モデルを作成して単勝馬券を予測する

この【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。 ■今回やること今回は、LightGBMを使って機械学習モデルを作成し、実際に単勝予測モデルを作っていきます。今回作成するコードを以下のように実行することで、機械学習モデルが学習され、完成したモデルファイルが自動的に保存されます。 trainer = Trainer()evaluation_df =

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【競馬AI開発#7】機械学習モデルに入れる特徴量を完成させる

この【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。 ■どんな機械学習モデルを目指しているか？初手として作成するモデルでは、2023年に開催された全てのレースについてnetkeiba.comからデータを取得し、以下の「着順」列を機械学習で予測することを目指しています。そこに予測材料として、馬の過去成績テーブルも取得して集計して加えます。このように、

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【競馬AI開発#6】馬の過去成績の集計方法・レース情報テーブルの取得

この【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。 ■今回やること馬の過去成績データをどのように集計して特徴量にすれば良いのか？ netkeiba.com上で非構造化データになっているレース情報データを、どのようにテーブル形式のデータにうまくまとめるか？について扱っていきます。 1についてですが、「その馬が過去どんな成績を上げてきたか」は重要な予

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【競馬AI開発#5】取得したレース結果テーブル・馬の過去成績テーブルを加工する

この【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。 ■今回やること今回は、netkeiba.comから取得した「レース結果テーブル」と「馬の過去成績テーブル」を前処理して、機械学習モデルにインプットできる形に加工していきます。今回のコードを実行することで、上のrawデータが加工され、CSVで保存されるようになります。 import preproce

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【競馬AI開発#4】馬の過去成績データをスクレイピングで取得

はじめにこの【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。今回の記事は、以下の動画に補足を加えてまとめたものになります。今回やること今回はnetkeiba.comから「馬の過去成績データ」をスクレイピングにより集めて、一つのテーブルとして繋げていきます。この「馬の過去成績テーブル」は、「予測したいレースに出走する馬が、過去にどんな成績を出してき

【競馬AI開発#3】1年分のレース結果データをまとめてテーブルにする

はじめにこの【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。今回の記事は、以下の動画に補足を加えて簡単にまとめたものになります。今回やること前回に引き続き、まずはnetkeiba.comから2023年のレース結果のテーブルをスクレイピングにより取得して、Pythonで扱えるようにすることを目標にしています。「レース結果のテーブル」とは、以下のようなU

【競馬AI開発#2】ChromeDriverによるレースid一覧のスクレイピング

はじめにこの【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。今回の記事は、以下の動画に補足を加えて簡単にまとめたものになります。今回やること前回に引き続き、まずはnetkeiba.comから2023年のレース結果のテーブルをスクレイピングにより取得して、Pythonで扱えるようにすることを目標にしています。そのためのステップについての全体感は、前回の

【競馬AI開発#1】レース開催日一覧をスクレイピングで取得する

はじめにこの【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。今回の記事は、以下の動画に補足を加えて簡単にまとめたものになります。筆者のプロフィール東京大学大学院卒業後、データサイエンティストとしてWEBマーケティング調査会社でWEB上の消費者行動ログ分析などを経験。現在は、大手IT系事業会社で、転職サイトのレコメンドシステムの開発を行っています。