競馬予想(2019/12/14) 中山11R ターコイズS(G3)

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。
特徴量の1つとして、過去のレースでの走破時計を指数化したものを使っているのですが、指数化するロジックを大幅に変えてみました。
以前のものは馬場状態を考慮していない等、欠陥があるのはわかっていたので。

ただ、使っているアルゴリズムがランダムフォレストの上、この指数が重要度的として上位に食い込むかというとそうでもないので、予想結果にそれほど影響していないかもしれないですが。

・学習データ
 2010年から2018年に行われたターコイズに出走した馬の出走当時のデータ
 レース数 = 9
 出走馬数 = 134

予想内容
 ◎エスポワール(0.405)
 ○デンコウアンジュ(0.347)
 ▲モアナ(0.329)
 △ディメンシオン(0.321)
 △オールフォーラヴ(0.315)
 
※()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。


エスポワール以外の人気上位馬をバッサリ切って、中穴をねらうような感じになっています。

ちなみに、学習時の評価を見てみると、
・評価値0.39以上→全馬3着以内
・評価値0.26以下→全馬4着以下
でした。

これらの情報を信じるのであれば、「エスポワールを軸にして流す」というのが馬券的には良いということになります。

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