ランキング学習にまつわる関連研究,および,組合せ依存型ラ ンキング学習との関係について述べる.3. 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 …

| 機械学習を用いたツイート解析と統計的異常検知による通信障害検出システム 山田 尚志 , 落合 桂一 , 横井 靖弘 , 神山 剛 , 鳥居 大祐 情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス&システム(CDS) 10(2), 1 … 回帰分析の説明変数は、距離、馬番、馬体重、負担重量、目的変数はタイムとしています。回帰分析については、そのうち説明するかもしれませんが、今回は割愛します。, それでは個々の実装について説明していきます。最初のloadHorseDataですが、機械学習 其の007で紹介したとおりです。次のdataShapingですが、説明変数を距離、馬体重、負担重量、馬番、目的変数をタイムとするので、loadHorseDataで読み込んだhorseDataから説明変数、目的変数となるものをそれぞれy,d,w1,w2,nの配列として取得しています。 取得した配列から落馬等の原因で記録が残っていないレースのものを除外しています。除外の方法ですが、単にタイムが無い(u''で比較)ものを除外するようにしています。, 次に読み込んだhorseDataのタイムは、「1:14.7」のような表記となっているため単純な数値として処理するには不適切なので、これを数値に変換しています。ここで、数値変換の前に、if len(time.split(":") == 2という条件を追加しているのは、レースの距離が800mのように短いレースの場合1分を超えない記録が残っていることがあり、そういったデータの場合には、timeを":"でsplitしても、分の部分と秒の部分とで配列が分かれずエラーとなるため、splitするケースとしないケースをわけています。, そして、最後に[d, w1, w2, n]の配列を転置したものとy(タイム)を返却しています。, 転置する前とした後のイメージが湧きにくいかもしれないので、念のためイメージを以下に示します。, 転置前の配列をAとしたとき、A[0]、A[1]でアクセスできるのは、それぞれ距離の配列、馬体重の配列となります。 これでも使えないことは無いのですが、レース単位でデータを処理することを考えると、転置後の配列(A’とします)のようにA'[0]で1つ目のレース情報となっていた方が、このあとで使うlstsqのパラメータとして使えるし、今後も何かと都合がよさそうなのでこのようにしています。(その都度転置しても良いので完全に好みの世界ですが、、、), そしてdataShapingで得られた説明変数の配列と目的変数の配列をもとにしてlstsq(最小二乗法)を使い説明変数の係数(偏回帰係数)を求めています。ちなみに、lstsqの戻りの配列の1番目の要素が最小二乗法の解です。 詳しくはnumpy.linalg.lstsq — NumPy v1.9 Manualを参照してみてください。, 最期に、説明変数としていた、距離、馬体重、重量負担、馬番をパラメータとしてタイムを予測する関数calctimeを実装しています。馬体重だけは、レース開始の30分前くらいにならないと発表されないので、馬体重の関数となるような式をprintしているため冗長になっていますが、その辺は気にしないでください。, 次回はこの予想システムで実際に馬券を買ってみたのでその報告と結果分析を行おうと考えています。, taka23kzさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?, Powered by Hatena Blog ®å€¤ãªã©ã‚’算出し、それらの関係性を分析していました。,  データの定義、データを作るための簡単な分析をした後、機械学習で扱うDBテーブルを作るための設計に取り掛かりました。この時点では、まだ年齢や出走間隔について、どんなデータを与えれば良いかわからなかったので、年齢については年齢そのままの数値とし、出走間隔のデータは作りませんでした。,  機械学習に与えるデータをいきなり作ろうと思っても、諸々の計算をする必要があり、分析用DBからそのまますぐに作れる状態ではありませんでした。よって、まずは分析用DBから計算に必要なデータを移行し、そのうえで、どのように計算して結果を集積するのか、という仕組みの部分の設計、構築を行いました。,  最初は、一から自分でアルゴリズムを組むのが難しく、,  INPUTデータの欠損値や異常値については、本来、データを用意するまでに取り除く、標準化する等なにかしらの対策を取る必要があるのですが、実験を行っていく中での発見もいくつもありました。例を挙げると、出走しているのにタイムや着順が0であったり、体重が0kgや999kgなどがありました。このように、学習に悪影響を与えるようなデータが存在しており、それらの対処をするためにDBを作り直すということも多々ありました。, これらの問題について、なぜそのような値が入ってしまっているのか、という原因を探り、そこから対策を考える必要がありました。タイムの例では、出走しても、途中で落馬したり、コースから出て行ってしまい、そもそもゴールしない場合もあると考え、そういったレースを無視するという対策を取りました。, 「Tensorflowを使ったディープラーニングでタイタニックの生存予測」.

この記事は前の記事「競馬予測での機械学習の利用(1)」の続きという位置づけになります。ですので、まだ読んでない方は先にそちらを読んでいただくよう、お願いします。前の記事やそれに付随する内容については、知っていることを前提として話を進めさせていただきます。ご了承ください。 0 機械学習で競馬予想 其の011 ~パラメータを足してみた~ 前回のエントリの反省点を取り込んで見ました。反省点は以下の… 2015-09-16 機械学習 其の007 ~馬毎のデータ分析~ 前回のエントリでは1200mレースの着順事のタイムレンジを分析す… 2015-09-13 機械学習 其の005 ~前処理とデータ表 … 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。 1 - 2 : 競馬における機械学習の活用事例 1 - 3 : 競馬予想アルゴリズムを競う大会 1 - 4 : 演習内容・目的 2 : 演習方法 2 - 1 競馬予想プログラムの作成する手順 2 - 2 webページから情報を取得 2 - 3 データの前処理・整形 2 - 4 DNNモデルの構築 3 : 結果考察. この記事は前の記事「競馬予測での機械学習の利用(1)」の続きという位置づけになります。ですので、まだ読んでない方は先にそちらを読んでいただくよう、お願いします。前の記事やそれに付随する内容については、知っていることを前提として話を進めさせていただきます。ご了承ください。



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