競馬AI開発 競馬AI開発メモ：距離適性を特徴量化すると予測精度は上がるのか？
はじめに今回は馬の「距離適性」を過去走情報から数値化し、LightGBMの1着予測精度への貢献を検証しました。「この馬は長距離が得意」「短距離専門」といった直感的な情報が、実際にモデルの予測精度改善に効くのかをデータで確認します。今回確認す...
競馬AI開発 
競馬AI開発 競馬AI開発メモ：Self-Attentionでレース内の相手関係を特徴量化してみる
競馬における「相手関係」という問題競馬の予測モデルを作るとき、ほとんどのアプローチは「この馬が強いかどうか」を個別に評価します。過去走の着順・人気・タイム差を特徴量にして、今走でも好走するかどうかを予測するという設計です。しかしこれには欠点...
競馬AI開発 競馬AI開発メモ：各馬の過去レース履歴を教師ありEmbeddingでベクトル化してみる
導入前回の記事では、各馬の過去レース履歴を Word2Vec（教師なし Embedding） でベクトル化する実験を行いました。しかし、簡易比較では以下のような結果になりました。 shift+rolling 特徴量（従来手法）：top3 A...
競馬AI開発 競馬AI開発メモ：各馬の過去レース履歴をEmbeddingでベクトル化してみる
導入競馬AIでは、各馬の過去レース履歴をどう特徴量にするかが設計の核心です。これまでは「1走前の着順」「2走前の人気」「直近5走の平均着順」「直近5走の3着内率」のように、過去走を横持ちにしたり、平均値に集計したりする方法が一般的です。ただ...
分析・検証 【地方競馬データで検証】重馬場では本当に前残りが増えるのか？
導入競馬では「重馬場は前残りになりやすい」と言われることがあります。馬場が悪くなると後方から差す馬が伸びにくく、前に行った馬が残りやすいという考え方です。しかし、本当に重馬場では前残りが増えるのでしょうか。地方競馬の過去データを使い、馬場状...
分析・検証 【地方競馬データ検証】昇級初戦は本当に成績が落ちるのか？
導入競馬では「昇級初戦は厳しい」と言われることがあります。前走で好走してクラスが上がった馬は、相手が強くなるため苦戦しやすいという考え方です。しかし、本当に昇級初戦は成績が下がるのでしょうか。地方競馬の過去データを使い、昇級初戦の馬と同級継...
分析・検証 【地方競馬データ検証】前走大敗馬は次走で巻き返せるのか？
導入競馬では「前走大敗馬は消し」という考え方がよく聞かれます。地方競馬データを使い、前走の敗退が次走の成績にどう影響するかを実際の数字で検証します。検証に使ったデータ使用期間：2017/01/05〜2025/12/19対象レース数：115,...
分析・検証 【データで検証】地方競馬で「高齢馬は消し」は本当か
競馬では「高齢馬は消し」と言われることがあります。年齢を重ねるほど能力のピークを過ぎやすいのは事実ですが、地方競馬では7歳以上の馬が普通に走っている場面も少なくありません。この記事では、地方競馬の2022年から2024年までのデータを使って...
分析・検証 【データで検証】地方競馬で「1番人気が3倍を超えたら危険」は本当か
競馬では「1番人気が3倍を超えるレースは混戦」と言われます。実際、オッズが割れているレースは本命不在に見えやすく、馬券の組み立ても難しくなりがちです。この記事では、地方競馬の2022年から2024年までのデータを使って、1番人気オッズと信頼...
分析・検証 【データで検証】地方競馬で「少頭数は堅い、多頭数は荒れる」は本当か
競馬では「少頭数は堅い」「頭数が増えるほど荒れやすい」とよく言われます。これは感覚的にも理解しやすい格言ですが、地方競馬でも同じように通用するのでしょうか。この記事では、地方競馬の2022年から2024年までのデータを使って、頭数と波乱度の...