以下にスクレイピング&素性作成用のScalaコードを公開する。 bitbucket:https://bitbucket.org/stockedge 公開日: 2017年11月24日; 最近話題の言語【Python】でできる15のこと(2020年版) ... 商品の値段や株価、競馬の結果、コミュニケーションの状況など知っておきたい、集めておきたい情報ってありませんか? また会議の議事録、大変ですよね。 github.com ©Copyright2020 気ままなブログ.All Rights Reserved. © 2020 サハラ砂漠は砂漠砂漠 All rights reserved. 1991年の大阪府生まれで、現在は東京都在住。学生時代に海外留学と海外インターンを経験。趣味:旅行、プログラミング、データ分析。人生の目標:誰にも縛られない自由な生活, 投資に関する情報を発信・管理するサイト「投資でニート生活」を開設しました。投資に必要な情報はこちらで管理しています。決算情報等を解析して自動でニュース記事を更新しています。, 僕のようにいろいろプログラムを走らせる場合にはコスパ抜群で、ワードプレスも爆速で動作します!. 2018/08/09 基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20~30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。

twitter:https://twitter.com/stockedge_tech というのも、人間の予測力はかなりのものだが、同時に人間には心理学的なバイアス(アンカリングとか)があることもわかっている。一方で、機械ははっきりと数値化できる素性しか考慮できないが、その代わりに機械には心理学的なバイアスは存在しない。つまり、人間が得意な領域と機械が得意な領域は異なっているわけである。ということは、それぞれが弱点を補い合えばより良い予測ができるのではないか? 支持率は人間の予測の結果なので、私のモデルと支持率を組み合わせれば予測精度を向上できるかもしれない。

しかし本番はここからである。問題は、このモデルの予測力が他の馬券購入者達の予測力に勝てるかどうかだ。

mail:stockedge[at]sk2.so-net.ne.jp 我のリアルは二次元にあり。. 基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20~30%は胴元に取られることになる。*1 にじだら , 2020 All Rights Reserved. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 以前に書いた、スクレイピングの基本を学ぶ記事。そこで学んだことに、以下のコードを追加するだけでよかった。, プログラミングを始めてから10日ほどなので、whileのような簡単な書き方しか分からない。なので、もっといい方法があるかも。, 95年生まれ。SSH。物理学専攻。元書店員。趣味は散歩。早とちりが多いので、間違った記述があれば、教えて頂けると幸いです。, 95年生まれ。SSH。物理学専攻。元書店員。求職なう。趣味は散歩。主に、人工知能について分かったことを書いてます。早とちりが多いので、間違った記述があれば、教えて頂けると幸いです。. 55秒, 前回は競馬の予想をするにむけて、csvファイルを読み込んで、簡単なニューラルネットワークのモデルをつくり、馬のデータを打ち込んで予測させました。, なので、競馬の過去データをたくさん用意したいと思います。ウェブサイトを見てエクセルに打ち込んでいく方法では、139件×11特徴のデータを取得するのに1時間ほどかかりました。. 予想法はラップ分析。ラップをもとにレースの流れや競争馬の特徴を 機械学習(重回帰分析)を利用して競馬予測に挑戦します! では、データ分析の新しい挑戦として競馬予測についてご紹介します。, 【数式なしで徹底解説!】機械学習の基本!回帰分析(単回帰分析・重回帰分析)について解説します!, この回帰分析を活かして何を分析できるかを考えた結果、2019年のプロジェクトとして、競馬予測に挑戦してみることにしました。, ここではその分析の手法や手順、予測の対象とするレースの基準などについてご説明します。, この記事の公開以降、予測対象の基準を満たすレースの予測と結果をご紹介していこうと思います。, ここでは回帰分析、その中でも重回帰分析と呼ばれる手法を利用して競馬予測をしています。, 回帰分析は、機械学習の中でも最も一般的な手法の一つで、その中でも単回帰分析と重回帰分析の2つに分けられます。, 回帰分析に関するご説明はこちらの記事でもご紹介しているので、詳しく知りたいという方がいらっしゃいましたらご参考ください。, 基本的には、なるべくたくさんの変数を利用するスタンスを取っていますが、その中でもこれらの変数を利用しています。, 各出走馬に対して、過去のレースからこれらの変数とタイムの関係式を導き出して、次のレースのタイムを予測しています。, したがってこの手法の欠点としては、新馬など過去レース情報のない馬や過去のレース数が少ない若い馬についてはうまく予測値を導き出すことができません。, だいたいレース開始の1時間前くらいに馬体重が発表されますのでそのタイミングで情報を取得します。, 取得したデータを基に、各出走馬に対して過去のレースデータを取得します。(「2. 作成された素性は最終的にSQLiteに格納されるようになっている。このコードを使うのにnetkeiba.comの有料会員に登録する必要はないが、その場合はスピード指数や馬場指数のカラムにはNULL値が入ることになるので気をつけて欲しい。, データが集まった所で、次に「何を」予測するのか決めよう。 まずは、競馬のデータを以下のサイトからスクレイピングして取ってくることにする。

予測精度が74%を超えた時点でなんだかやる気が尽きてしまったので、今回はここまで。次回に続きます。, 今回の記事を書くにあたって、私が最も参考にしたのはJRA-VANの予測モデル解説と卍氏の書籍(これとこれ)、そしてStefan Lessmannの競馬論文の三つである。「お前の解説は下手すぎて意味わからん」という方はこれらのページも参考にされたし。, *5:他にも走破タイムを予測する方法もあるようだが、結局は予測されたタイムを元にして何着かを予測するのだから、後者の方法に含まれる扱いにした, *6:私は実際に実験したわけではないので「厳密な着順の数値」を予測することによりどれだけのバイアスが入るのかは知らない。ひょっとしたら無視できるほどに小さい量かもしれない。しかし仮にそうだったとしても、まず最初はシンプルな方法を試すべきだと思うので、ここでは「一着になるかどうかの二値」を予測する方法を採用する。, *7:正例と負例の比率が偏っているデータ、例えば正と負の比率が1対99となっているようなデータのこと, *8:ちなみに私は分類問題にはランダムフォレストばかり使っているランダムフォレスト信者だ。だってOOBエラーや素性の重要度が簡単に見れるし、ハイパーパラメータのチューニングが楽だし、そもそもチューニング自体をしなくてもデフォルトのパラメータで良い性能が出ることが多いし…, *10:ちなみに、馬の相対的な能力差を使う方法にはJRA-VANの対決型モデルのような方法もある, http://stockedge.jp/の中の人による技術メモ

条件分岐内、ループ内の処理(break, continue, pass), my_varが2,3の条件に当てはまらない場合、elseブロックの中が実行され「0です。」が出力される。, my_varの値が2に変化し、whileの条件を満たしているためmy_varが出力される, my_varの値が3に変化し、whileの条件を満たしているためmy_varが出力される, my_varの値が4に変化し、4は4よりは少さくなくなり、while文の条件がfalseになり、繰り返し処理が終了する, 上記に書いてある通り辞書型のオブジェクトの中の要素にはkeyとvalueペアで作られている。, dictionaryのkeyは重複を許さない(同じkeyの場合、値が上書きされる), dictionaryのkeyを指定して値を取得. netkeiba.comでスピード指数(ある基準を元に走破タイムを数値化したもの)や馬場指数(馬場コンディションを数値化したもの)を閲覧するには有料会員に登録する必要がある。私は有料会員に登録した上でスピード指数や馬場指数まで含めてスクレイピングを行った。 netkeiba.com - 競馬データベース 機械学習(重回帰分析)を利用して競馬予測に挑戦します!【過去データからタイムを予測】, 【窓からの富士山ビューが絶景!】御殿場の「HOTEL CLAD (ホテル クラッド)」に宿泊!.

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