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⌛。 py -e "中山 芝 1800 晴" -r "サトノスティング 横山典弘,ウイングチップ 丸田恭介,カレンリスベット 蛯名正義,キャプテンペリー 大野拓弥,コスモナインボール 柴田大知,バルデ ス 戸崎圭太,ブラックスビーチ 北村宏司,ウインファビラス 松岡正海,クラウンディバイダ 石橋脩,タブレットピーシー 田中勝春" 予想順位 馬名 Accuracy 1 ウイングチップ 0. 競馬予想AIの作成 さて、競馬予想のAIを作るとなったとき、まず考えられる困難点が、 ・馬の数がとても多い 2万以上 が、それぞれの馬のレース数は少ない(〜46) ・勝負事である(絶対評価で求められたデータでは無く、相対評価のセット) ・その時々の調子とかがある、馬も成長する(時系列的データ) ・騎手、競馬場の特徴、天候、馬場状態などにも結果が左右される というものです。 ) 重要な変数だが変数として採用するのが不可能なもの 馬の気分 所詮、お馬さんなので・・・ 出典 : 双葉社 じゃりン子チエ21巻 はるき悦巳 テツは連れていかれた京都競馬場で馬単転がしで大勝ちしていたが・・・ 競馬予測でやりがちなミス 競馬の場合、馬の強さを表す変数として、過去のレース結果を数値化したものを変数として採用することが多いです。

前回成績 場所 中山競馬場とか札幌競馬場とか コースタイプ ダートか芝か に加え、距離、天気、馬場状態 などが説明変数として考えられます。 そして、 「その「強さベクトル」は、過去の全てのレースにおいて、 勝った馬 > 負けた馬 となる。

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2021/08/09 高知競馬場

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