競馬予想(2020/08/23) 札幌11R 札幌記念(G2)

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。
モデル作成に関して、前回(2020/08/02 クイーンS)から特に変更なし。

・学習データ
 2009年から2019年までに実施された札幌記念に出走した馬の、出走当時のデータ。
 2013年は函館開催ですが、競馬場の性質は大きくは変わらないと判断し、学習データからは除外していません。

 レース数 = 11
 出走馬数 = 163
 
予想内容
 ◎ノームコア(0.803)
 ○ラッキーライラック(0.767)
 ▲イェッツト(0.455)
 △ポンデザール(0.399)
 △トーセンスーリヤ(0.390)
 
ハイパーパラメータ変更した(class_weight=balancedを外した)モデルも作って、予想させてみました。

 ◎ノームコア(0.685)
 ○ラッキーライラック(0.479)
 ▲ペルシアンナイト(0.236)
 △トーセンスーリヤ(0.223)
 △ポンデザール(0.204)

評価上位の顔ぶれに大きな違いはないですね。

そして、どっちでやってもノームコア・ラッキーライラックの2頭が抜けているという見立てになります。

競馬予想(2020/08/02) 札幌11R クイーン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。
モデル作成に関して、前回(2020/06/28 宝塚記念)から特に変更なし。

気が付けば1ヶ月も投稿・更新してないですね。
春のG1シーズンが終わったせいなのか、モチベーションが…A^^;

・学習データ
 2009年から2019年までに実施されたクイーンSに出走した馬の、出走当時のデータ。
 2013年は函館開催ですが、競馬場の性質は大きくは変わらないと判断し、学習データからは除外していません。

 レース数 = 11
 出走馬数 = 139
 
予想内容
 ◎ビーチサンバ(0.644)
 ○スカーレットカラー(0.604)
 ▲シャドウディーヴァ(0.515)
 △オールフォーラヴ(0.496)
 △サムシングジャスト(0.472)
 
今年に入っていから牝馬限定重賞で好成績を抑えめているフェアリーボルカが5番手以内に入らないのはちょっと意外。