なお今回は、予測するのはレースの着順ではなくあくまでも「一着になるかどうか」の二値だけにする。, なぜこうするのかというと、競馬ではレースの途中で騎手が「このままでは上位になれないな」と気付いたとき、馬を無駄に疲れさせないためにあえて遅く走らせることがあるのだそうだ（競馬は着順が上位じゃないと賞金が貰えないため）。つまり、着順が上位ならばその馬には実力があると言えるが、着順が下位だからといって必ずしも実力が無いとはいえないのだ。だから「厳密な着順の数値」ではなく「一着になるかどうかの二値」だけを予測するシンプルなモデルを作成したほうがうまくいくようだ。*6（参考：Identifying winners of competitive events: A SVM-based classification model for horserace prediction）, 気をつけないといけないのは、一着になった馬は少ない一方で、一着にならなかった馬はたくさんいるということだ。このままだと学習データが不均衡*7になってしまい、予測モデルを作成すると偏ったモデルが出来てしまう。不均衡データを扱う方法はいくつかあるが、今回は面倒臭いので多い方のクラス（一着にならなかった馬）のデータをサンプリングで減らしてしまうことにする。, 次に問題なのは、統計モデルの入力に何の変数を使うかだ。 github.com 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。 １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 私が調べた限りでは、競馬の予測には２つの方法がある。*5, 例えば以下の本の著者は両方の方法を試した上で後者の方法は難しいので前者の方法で予測したほうがうまくいくと結論づけている。, つまり、個別の馬に関するデータを入力とし、その馬がレースで一着になるかどうかの二値を出力とする統計モデルを作成するわけである。 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。 しかし、これでもまだ支持率を使ったモデルの予測精度74%には届かない。, 最後のひと押しに、支持率を私のモデルの素性に加えてしまうことにしよう。 重回帰分析を利用して、有効な過去レースデータをもとにタイムを予測」に該当）, 全出走馬の予測タイムを算出し、そのタイムから着順を予測します。（「5. github:https://github.com/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。 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. 過去のレースデータを取得」に該当）, 次に過去のレースデータから不要なデータを取り除きます。（「3. 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。 netkeiba.com - 競馬データベース にじだら , ウマ娘に影響されて競馬に興味を持った人に、どう馬券を買えばいいかわからないことが多いだろう。そこで、私情を挟まず完全にデータに基づいて評価し、それを数値で示してくれるアルゴリズムをPythonを用いてプログラミングしたのでそれの結果をnoteで公開している。 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！. 「けものフレンズ」：第4話「さばくちほー」まとめ、感想。「実は砂漠に巨大セルリアンが」, 「この素晴らしい世界に祝福を！２」：第7話「このふてぶてしい鈍らに招待を！」まとめ、感想。「じゃんけんで勝てる程度の能力」, 『ゼロから始める魔法の書』第4話「ラテットへの道中」まとめ、感想。「ゼロとキスをして愛情を確かめよう」, 『中間管理録トネガワ』ざわ…声優一覧！みんなの好きな沢（澤）声優はもう登場したか？, 『ペンギン・ハイウェイ』まとめ・感想。親子でも楽しめる！これぞこの夏見るべきアニメーション映画, 【ポプテ考察】エイサイハラマスコイに隠された驚愕の真実！再翻訳によって意味が見えてきた！. 例えばこんな例がある。 競馬歴9年。好きな騎手はm.デムーロ。 重賞を中心に予想しています。 買うレースは多くはありませんが、直近3年は回収率100%を達成。 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 分析します。 予想は無料で公開していますので、ぜひ見ていってください。 | 無料の初心者向け独学用Python入門で、独習用の演習問題（解答付き）をご用意しております。ご自身の手を動かして、Python演習問題を進めて頂くことで、ご自宅でもプログラミングスキルを習得頂けま … 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。. というわけで、絶対的能力値モデルと相対的能力差モデルの両方の素性に支持率を加えてみた。その結果が以下である。, 両モデルとも0.5～1%程度だが、支持率だけを使ったモデルの予測力を上回っている。 ちなみにここまでのRコードはここにまとめてあるのでよかったらどうぞ。, まぁこの程度の予測力向上では、控除率が高い競馬では儲けることができないだろうけれど、今回は競馬市場の効率性が完全ではないとわかっただけでも良しとしよう。 まずは、分析手法についてご紹介します。 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。 ただこちらのページで紹介しているのは数 … mail:stockedge[at]sk2.so-net.ne.jp Rosyuku 2016年8月2日 2019年11月11日 PythonでLOTO6のデータ分析をしてみた ～その1～ への コメントはまだありません 動機 手軽で分かりやすい「ロト6」のデータをPythonで分析し、勝ちやすくなる方法を探してみたいと思いました。 [key]：keyに対応する値を取得, dictionaryオブジェクト.keys() : dictionaryオブジェクトに含まれている全てのキーをリスト型で返す。, dictionaryオブジェクト.values() : dictionaryオブジェクトに含まれている全てのvaluesをリスト型で返す。, dictionaryオブジェクト.items() : dictionaryオブジェクトに含まれている全てのkey,valueセットをリスト型で返す。. Pythonista3とBeautiful Soupで競馬の分析やってみた 2017/11/05; Pythonで「データ解析のための統計モデリング入門」：第7章 2016/07/13; Pythonで「データ解析のための統計モデリング入門」：第6章 2016/07/12; Pythonで「データ解析のための統計モデリング入門」：第5章 2016/05/28 2018/08/09 このアイデアをRのコードに落とし込んでみよう。, OOBエラーおよびテストデータでの予測精度が約72%になっている。先ほどより2%精度が向上している。やはり相対的な能力差の情報を使うことで精度が向上するようだ。 株予測の勝率63.63%を達成 はじめにこんにちは。重賞を中心に予想をしているTETSU@Python競馬予想です。主に重賞をメインに予想しています。今回は安田記念を予想していきたいと思います。安田記念はステップレースを活躍した馬がそのまま...という訳でもないので、G1でも統計データの傾向がつかみにくいレースになっています。近年は東京コースの高速馬場化も顕著で、東京コースへの適正を図らなければいけない難易度の高, はじめにこんにちは。重賞を中心に予想をしているTETSU@Python競馬予想です。主に重賞をメインに予想しています。去年は的確なラップ分析で、カレンブーケドールをしっかり３連複の２列目に置き、大勝利できました。今年は全頭評価の中で、デアリングタクト・デゼルの評価をしっかり見ていきつつ、今年のオークスの展望・推奨馬券を見ていきます。またまた当日の朝になってしまい申し訳ありません, はじめにこんにちは。重賞を中心に予想をしているTETSU@Python競馬予想です。主に重賞をメインに予想しています。先週のヴィクトリアマイルはnoteに掲載した馬券で見事的中することができました。今回もまずラップ分析から好走できそうな馬を見抜いていきます。ラップ分析は、統計データを当てはめる以前の予想の基礎となる部分です。ここが疎かになると、オカルトな統計データで予想がブレや, はじめにこんにちは。重賞を中心に予想をしているTETSU@Python競馬予想です。主に重賞をメインに予想しています。当日で申し訳ないですが、全頭評価をまとめましたので掲載します。去年はクロコスミアを押さえて的中できたので、今年も激走しそうな穴馬を含め、紹介します。ぜひご覧ください。ラヴズオンリーユーハイペースでの持久力が持ち味の馬。一方、スローの上がり勝負になりやすいエリザベス女, はじめにこんにちは。重賞を中心に予想をしているTETSU@Python競馬予想です。主に重賞をメインに予想しています。先週のNHKマイルはスローの上がり勝負となりました。例年はミドル以上の持続力勝負になるレースであるため、タイセイビジョンから買った方も多かったのではと思います。ちなみに私もその1人です（笑）また、noteではスローならラウダシオンと挙げて置きながら買えませんでした。無念, はじめにこんにちは。重賞を中心に予想をしているTETSU@Python競馬予想です。主に重賞をメインに予想しています。今回はNHKマイルCを的中させるために重要なデータ5点をまとめました。G1回収率3年連続100%越えを達成した予想の視点のいくつかをお届けします。ぜひ予想に役立てて貰えれば幸いです。5/11 追記 買い目について掛け金回収用と利益用で馬券を組みます。ここでは資金10,0, 競馬歴9年。好きな騎手はM.デムーロ。 python で1からディープラーニングを実装します。この記事では、隠れ層を沢山持つニューラルネットワークモデルを実装します。実験してみると、単純に層を深くするだけではあまり意味が無い事が分か … 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。 予想は無料で公開していますので、ぜひ見ていってください。. ImportError: DLL load failed:ダイナミックリンクライブラリ(DLL)初期化ルーチンの実行に失敗しました。. ブログを報告する, 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, 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。, 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, 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…, １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ, Identifying winners of competitive events: A SVM-based classification model for horserace prediction, 今回は最終支持率をそのまま素性に追加したが、実際に利用可能なデータはレース開始直前の支持率であり、最終支持率とはズレがあるかもしれない。レース開始直前の, レースが荒れるかどうかを予測するほうが簡単らしいので、後でそっちの方法も試そう…と思って今ちょっとだけやってみたけどあんまりうまくいかないぞこれ…, そもそもの目的は競馬で儲けることであり、そのためには予測力ではなく回収率を高めなければならない。なので強化学習や. 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。 (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。. 我のリアルは二次元にあり。. また、競馬には技術介入の余地（努力次第で勝利できる可能性）がある。 よく使う関数等に「絞って」まとめていますので、ムダ無く効率的に「最速」で独習頂けます。, Python（パイソン）は、プログラム言語の１つで、文法がシンプルで読みやすく、初心者でも開発しやすい, Google、NASA、Microsoft、youtube、dropboxなどで使われている。, Pythonに複数行のコメントアウトはないが、文字列を表す「ダブルクォーテーション」もしくは「シングルコーテーション３つ」でコメントアウトしたい部分を囲むと、複数行のコメントとして使う事が可能。, ２）実践演習２－１－２で作成したprint文を「クォーテーション（’）」でコメントアウトして実行せよ, 一度箱に入れたものを別のところで取り出して使ったり、どこかのタイミングで別のものに入れ替えたりして再利用することができる。, １）数型の変数をランダムに生成し、その変数を2で割った余りが０の場合、「偶数です」を出力し、残余が０じゃない場合は「偶数ではありません」を出力せよ, ２）数型の変数をランダムに生成し、その変数が０以上49以下の場合変数の値を出力せよ, プログラムの中でいくつかの条件によって行いたい処理が違う時に条件分岐（if文）を使って行うことができる。, Pythonには他の言語のように中括弧もブロック終端を示すend的な記述は一切ない。, コロンで始まる行が複合文の始まり（ヘッダー）で複合文の中に含まれている同じインデントの文は一個のブロックになる。, whileは条件が正しい(Trueの)時だけ、whileブロック中の繰り返し処理を行う。, 関数名だけが決まっていて中の実装がまだ決まってない時、条件分岐で何も処理を行わない時等。, 上記のプログラムだと実行結果が「0 1 2 3 4 6 7 8 9」になる。numberが５の場合のみ出力されない, １）0~9の値をfor文を使用してを一つずつ表示。ただし7になったらループを終了させよ, ２）0~9の値を一つずつ表示せよ。ただし4の場合は表示しない。(continueを使用), ３）passを使って0~9の値を一つずつ表示せよ。ただし4の場合は表示しない(passを使用), リストとは他の言語でいう配列。Pythonではリストと呼ばれる。要素を何個か持っているもの。, dictionaryとはkeyとvalueの組み合わせが含まれている辞書構造のこと。, 下記のdictionaryオブジェクトを使用してそれぞれのkeyとvalueを取得し、valueが20以上の場合{keyの中身}:hotと出力し、超えていない場合は{keyの中身}:coldと出力せよ（目標２０分）, タプルはリストとほぼ同じだが、リストは要素を消したり追加したり編集したりできるのに対し、タプルはできない。, タプルはリストと違いがあり要素の編集、追加、削除はできないが一旦リストに変換し編集を行ってからまたタプルに変換するか別タプルに作り直すなどの方法を使う。, 上記のタプルに(4,5,6)データを追加したいとき、tuple_1.append(4)とかくと「AttributeError: ‘tuple’ object has no attribute ‘append’」とエラーがでてしまう。, なので下記のように既存のタプル自体に追加したのを+して新しいタプルとして作り直すことはできる。, ランダムに1~100の値を100個生成し、生成された数値を1度ずつ表示せよ。（目標１５分）, map関数はリストのようなオブジェクト（シーケンス）と関数を引数として受け取る関数。, 返したmapオブジェクトをそのまま出力すると「＜map object at 0x7f363c007828＞」のように表示されるため、リスト化「list()」後変数に入れる。, filterはリストやタプルの要素の中で関数を通用した結果がTrueになる要素だけを返す。, filter関数もfilterオブジェクト「＜filter object at 0x7f363c007dd8＞」を返すので出力する前にはリスト化「list()」する必要がある, ※python3ではreduceを使う前に、functoolsをimportする必要がある, 内包表記とはリストのようなシーケンスオブジェクトの各要素に対して処理を行いたい時に便利。, 例えば画面上に何かを出力したい時はprint()関数をリスト化した時などにはlist()関数。, addという関数を定義し、関数内で５と１０を足した結果を出力するようにせよ。（ただし実行はしなくてよい。）, ただし、関数はそのまま書いてるだけでは実行されないため、使いたい箇所から呼び出す必要がある。, 前定義したshow関数は呼び出すたびに「こんにちは」を出力するが、呼び出すたびに別の文字列を出力したい場合もある。, そのような場合、関数に引数（呼び出し元から関数に渡されるもの）を定義し、引数で受け取った値を関数内で処理する。, １）５－１－２の関数(def)で定義したadd関数でnum_1とnum_2という数型の引数を受け取り、渡したnum_1とnum_2を足すように変更せよ, 前回のshow関数では、文字列を出力するだけであったが、呼び出し元で文字列を受け取りたい場合がある。, １）５－３－２の関数(def)で定義したadd関数でnum_1とnum_2を足した値を返すように変更せよ, プログラムのコードが構文的に間違っている場合は構文エラーが発生するが、プログラムのコードや式が構文的に全て正しい場合でもプログラムを実行する時にエラーが発生する場合がある。, プログラム実行中に発生したエラーは例外(exception)と呼ばれ、常に致命的（プログラムが停止してしまう）とは限らない。, 例外が発生するかもしれないソースコードのところで、もしこの例外が発生したらこうしますというソースコードを書いて置くことができ、それを例外処理と呼ぶ。, 全ての例外がプログラムを停止させることはできないが、プログラムが停止してしまうと困るので場合によって例外処理をすることが必要。, 上のdivide()関数をdivide(3,0)として呼び出す時には例外が発生してしまいプログラムが停止してしまう。, それを防ぐ為にZeroDivisionError例外が発生する時にを処理してくれるソースコードをかく。, 上のプログラムではdivide(3,0)と呼ぶとプログラムは停止せずに「ZeroDivisionError発生」というエラーメッセージが表示される。, 実践演習５－３－２で作成したadd関数は引数が数値でなかった場合に例外を発生する可能性があるため、その場合は0を返すようにせよ（目標１０分）, Pythonは他のコンパイラ言語と比べると処理が遅いが、numpyの配列オブジェクト「ndarray」を使用することで配列に関しては高速なデータ処理をすることが可能。, ndarrayとは一定の大きさをもつ、同じサイズや型で構成された複数の要素の多次元の配列である。, numpyで配列を作成する時はasarray関数を使用する。asarrayには３つの引数を渡すことができる。, numpyでは様々な関数を配列に適用することができる。その関数は各要素に対して処理される。, 1から10を順に格納したnumpyの配列を作成し、各要素を10倍して表示せよ（目標１５分）, Python チュートリアル用 csv をダウンロードし、pandasで読み込み、中身を出力せよ。, GetやPostリクエストを投げて結果を取得できる。APIを使う場合に有用なライブラリ。, JavaScript Object Notationの略で、データのフォーマットとしてよく用いられる。, Python チュートリアル用 jsonには果物の種類と値段のデータが入っている。, JSONと同じく、データのフォーマットとしてよく用いられる。下記のようなフォーマット。, pythonでこのフォーマットを読み込むには ElementTree モジュールを使う。, 日本語の文章を形態素（意味をもつ表現要素の最小単位）に切るソフトウェアとしてmecabというものがある。, これを使うと、例えば【SPJの住所が知りたい】という文章をmecabを使って形態素解析した場合、【株式会社|SPJ|の|住所|が|知り|たい】のように形態素で切られたデータが得られる。, node.surface には形態素が、node.feature には品詞情報等が入ってくる, ２）“今日はお台場に行く予定だったが雨なので寝た” という文章中の名詞を抽出せよ。, ３）“渋谷駅の場所を教えて下さい”と”渋谷駅はどこにあるのか教えて欲しい”を比較し、同じ形態素を抽出し、リストに入れよ。, ４）“明日遊びませんか”と”よかったら明日遊ぼう！”を比較し、同じ形態素を抽出し、リストに入れよ。（原型で比較), ５）python上でmecabを使用して、引数として文章を受取り、形態素のリストを返す関数を作成せよ, ６）第二引数で、品詞のリストを受け取り、その品詞に合致する形態素のみ返す様に変更せよ, ７）mecabでは、もともと備わっている辞書をベースに形態素解析が行われているため、最新の語には対応していないことがある。その例を見つけよ。, 1から100までの数を出力するプログラムを書け。ただし3の倍数のときは数の代わりに｢Fizz｣と、5の倍数のときは｢Buzz｣と出力し、3と5両方の倍数の場合には｢FizzBuzz｣と出力せよ。, kaggleに登録を行い、下記の国勢調査結果データ(年齢・性別・収入等のデータ)をダウンロードする。, １）2つの整数を引数に受け取り、その2つの数の最大公約数を返すプログラムを書け（目標６０分）, ２）2つの整数を引数に受け取り、その2つの数の最小公倍数を返すプログラムを書け（目標６０分）, 以下のように前の2つの数を足した数の列をフィボナッチ数列という。1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 …この数列を100番目まで表示せよ。, 今回は下記のように1×1の四角のなかにランダムに点を打ち、その点を大量に打つことで円周率を求める。, (0,0)の座標からの距離が1よりも小さい点の数と1よりも大きい点の数を比較することで、下記のように円周率を求めることが出来る。, #0~1.0の範囲の擬似乱数の生成import randomrandom.random(), １）my_list = [‘computer’, ‘tv’, ‘sofa’,’desk’], ニューラルネットワークのパラメータ設定方法(scikit-learnのMLPClassifier), 3-8.
脈あり 男性 Line 6, セレナ C26 純正ナビ 更新 20, Excelで つくる 熱伝導 のシミュレーション 16, Bmw X3 性能 5, Visual Studio プロジェクト参照 4, スープジャー おたま 100 均 9, Instagram Graph Api Python 5, ミサンガ つける 足 恋愛 16, サウンドブラスター G3 Apex 9, スカイプ 画面共有 Dvd 5, Tkinter 画像 クリック 4, レノボ Ideapad 320s 5, 西濃運輸 送り状 種類 44, ピアス ニードル 痛い 9, ヒーロー 歌詞 ラグビー 6, 抹茶 棗 入れ方 15, Starset Die For You 和訳 50, Indycar Live Timing 6, のび太の牧場物語 攻略 ストーリー 5, Line 長文 どこから 4, 78プラド At 故障 14, 関サバ 刺身 値段 5, マイクラpe 飛行機 Mod 11, Ark 有機ポリマー コマンド 33, Aaa ライブ 中止 2020 5, Natタイプ 勝手に 変わる 4, 堂本光一 ブログ Show Must Go On 4, Psp Namco Museum Iso 12, Access 検索 Vba 8, Ff14 招待コード 掲示板 15,