開発者ブログ
競馬データベース構築のTipsや、JvLink To Importerの開発状況をお伝えします。
タグ「機械学習」の記事 (14件)
追加ソフトについて
皆さんが簡単に機械学習で競馬を予想できるようなソフトを開発中です！ リリースの際はまた改めて告知します。
JV-Link 時系列オッズの取込と直前トレンドの可視化
JVLink 時系列オッズの取込と直前トレンドの可視化 JVLink には「時系列オッズ」という取込モードがあり、レース直前のオッズ推移を分単位で取得できます。終盤の急変動を捉えると、人気だけでは見えない「裏人気」「直前で買われた馬」が判り
重賞レース予想に効く季節性・クラス別特徴量設計
重賞レース予想に効く季節性・クラス別特徴量設計 「春の天皇賞でステイヤー血統が好走しやすい」「夏のローカル開催で前残りが効く」── 競馬の世界では肌感覚として共有される傾向ですが、データで裏を取って特徴量にすればモデルの精度に直結します。こ
過去N走の集計を特徴量にする — ローリング集計の書き方
過去N走の集計を特徴量にする — ローリング集計の書き方 「直近5走の平均着順」「過去3走の上がり3F平均」のように、各馬の過去成績をローリング集計して特徴量にするのは、競馬予測モデルの基本テクニックです。この記事では SQL のウィンドウ
競馬データの欠損値・異常値ハンドリング
競馬データの欠損値・異常値ハンドリング JVLink で取り込んだ競馬データは、現実の現象を写したものなので「綺麗な数値が全カラム埋まっている」ことは滅多にありません。取消馬・スクラッチ・速報の途中データ・記録漏れ・極端な外れ値など、ETL
調教データで状態の良い馬を見抜く方法
調教データで状態の良い馬を見抜く方法 レース結果や血統だけでなく、「今の馬の状態」を判断する材料が調教データです。坂路やウッドチップでの調教タイムを分析すれば、仕上がりの良い馬を見抜けます。この記事では、調教データの読み方と活用法を解説しま
競馬予想に使えるPythonライブラリ5選
競馬予想に使えるPythonライブラリ5選 競馬データベースを構築したら、次はPythonで分析・予測です。この記事では、競馬予想で実際に役立つPythonライブラリを5つ紹介します。すべて無料で使えます。 1. pandas — データ
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馬場状態と回収率の関係を調べてみた 競馬予想で意外と見落とされがちなのが「馬場状態」です。良馬場と重馬場では求められる能力が異なり、馬券の期待値にも影響します。この記事では、馬場状態別の傾向をデータベースで分析する方法を紹介します。 馬場
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期待値投票とは？ — 回収率100%超えを目指す馬券戦略
期待値投票とは？ — 回収率100%超えを目指す馬券戦略 競馬で長期的にプラス収支を実現するには、「どの馬が勝つか」ではなく「どの馬券に期待値があるか」で判断する必要があります。この記事では、期待値投票の考え方と、データベースを使った実践方
Pythonで競馬予測モデルを作る流れ
Pythonで競馬予測モデルを作る流れ 競馬データベースを構築したら、Pythonから直接データベースに接続して予測モデルを作れます。この記事では、PostgreSQLの競馬データを使ってLightGBMで予測モデルを構築するまでの全体の流
JV-Linkで取得できるデータの種類と活用法②
JVLinkのデータ構造と競馬予想への活用法 前回の記事ではJVLinkで取得できるデータの種類を紹介しました。今回はもう少し踏み込んで、実際にデータベースに格納されるテーブルの構造と、各フィールドをどう予想に活かすかを解説します。 レー
JV-Linkで取得できるデータの種類と活用法
JVLinkで取得できるデータの種類と活用法 JRAVAN Data Lab. が提供する JVLink では、JRAの公式競馬データを40種以上取得できます。この記事では、取得できるデータをカテゴリごとに紹介し、それぞれの競馬予想・分析で
初投稿。
このブログについて JvLink To Importer の開発状況や、競馬データベースを活用した分析・予想の話題を発信していきます。 作者紹介 さかもとと申します、20代です。 本職はクラウドエンジニアです。 競馬歴は5〜6年ほどです。