競馬予想(2019/11/24) 東京11R ジャパンカップ(G1)

scikit-learnのRandomForestClassifierを利用して作成した予想モデルによる予想です。
使用しているパラメータは前回と同じですが、不要と思われるパラメータ(例:東京競馬場のレース予想する場合の「右回りの実績」)を事前に削除するようにしています。


・学習データ
 2011年から2018年に行われたジャパンカップに出走した馬の出走当時のデータ
 レース数 = 8
 出走馬数 = 133

予想内容
 ◎レイデオロ(0.567)
 ○ユーキャンスマイル(0.442)
 ▲カレンブーケドール(0.438)
 △シュヴァルグラン(0.436)
 △スワーヴリチャード(0.432)
 
※()内はpredict_probaで取得した、3着以内=Trueの確率
当ブログ内では評価値と呼ぶことにします。


複勝率(生涯、芝、左回り、古馬混合戦)あたりが比較的重視されているパラメータのようです。
どう使っているかまでは、見てないですが。
とはいえ、Random Forestなので、複数あるそれぞれの決定木によって使い方は違うはずなので、一口に「どう使っているか」を表現するのは難しいでしょう。

現状の予想モデルでは、レース時の馬場状態は考慮できていません。
試しに、馬場状態を「不良」から「良」に変更して予想させてみたのですが、結果は同じでした。

ここに出てきていない人気どころだと、
・ワグネリアン → 評価値0.325で6番手評価
でした。

モデル作成時の評価では、「評価値0.30」までは"3着以内(※)"に来たことがあります。
評価値0.30を超えているのは、上記の馬+ルックトゥワイスでした。

※予測モデル作成時には、実際に3着以内の馬に加えて「3着馬とタイム差なし」の馬を3着以内と扱っています。

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