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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「python」の記事 (11件)

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「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「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 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

スピード指数の作り方と使い方競馬予想で「この馬は強い」と判断する根拠の一つがスピード指数です。走破タイムを標準化して、異なるレース条件の馬同士を同じ物差しで比較できるようにした数値です。この記事では、自分でスピード指数を作る方法を解説しま

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

血統データを使った競馬予想の始め方「血統」は競馬予想の王道テーマです。特に新馬戦や初の条件替わり（初ダート、初重馬場など）では、過去の成績データがないため血統の重要度が一気に上がります。この記事では、データベースの血統テーブルを使って種牡

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

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

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