| 項目 | 説明 | |
|---|---|---|
| 0 | AIの種類 | 機械学習（教師あり学習） |
| 1 | AIの手法 | 勾配ブースティング木(LightGBM) |
| 2 | 開発環境 | Google Colaboratory |
| 3 | 使用言語 | Python |
| 4 | 使用ライブラリ | Pandas, Beautiful Soup等 |
| 5 | 使用ライブラリ(AI) | scikit-learn(LightGBM), Optina(ハイパーパラメータ最適化) |
| 6 | 情報元 | https://db.netkeiba.com/ |
| 7 | 情報内容 | •2019-24年の中央競馬結果 •馬のデータより過去成績や血統 •新馬や障害・ダートを除く。 オープン以上のみ |
| 8 | 情報量 | 計 約6,000レース、約20,000頭分 |
| 9 | 説明変数（AIに使用する特徴量) | 現在以下の26項目 ( 馬名, 斤量 , 騎手, 調教師, 年齢, 性別, 枠番, Grade(GIなど), 芝・ダート, 競馬場, 距離, 右回りか左か, 天候, 馬場状態, 過去5戦の着順平均, 過去5戦の1位からの着差平均, 過去5戦の上り平均、 前走からのローテーション, 血統として父の馬名, 母, 父の父, 父の母, 母の父, 母の母。脚質、連拉致率) |
| 10 | 説明変数として除外しているもの | 以下はAIに情報として与えていません。 (1)人気、単勝倍率 客観的なデータ分析のためには不要と判断。 (2)馬体重と増減 |
| 11 | 目的変数（教師データ） | 着順 |
| 12 | 何をあてるのか？ | 複勝（3位以内に入るか）の確率 |
| 13 | 的中率 | AUCスコアでは0.727。実際は別ページの結果を参照 |
| 14 | Web構築環境 | AWS (Route53, CloudFront, EC2, S3, Cloud9) |
| 15 | Version変更履歴 | v1.1: (1)過去5戦の平均とする。 v1.2: (1) ダートも取り込み。2020年まで取り込み (2) 脚質を計算、連対率を計算、着順は馬数で割り標準化 v1.2a: (1) 芝とダートを分けて学習 |
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