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Python & PyTorchによる競馬予測プログラム「FanfareNet…

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Python & PyTorchによる競馬予測プログラム「FanfareNet」による予測結果を投稿します。

2022年5月1日　天皇賞（春）　ニューラルネット+重回帰分析による予測

今回は5月1日 阪神11R「天皇賞（春）(ＧⅠ)」を、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。 予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示し、最大1・最小0のスケーリングとなるように正規化を行っています。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構造と残差結合を含めています。また、ニューラルネットと重回帰分析のアンサ

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    • 2022年3月6日　弥生賞　ニューラルネット+重回帰分析による予測

      今回は3月6日 中山11R「弥生賞ディープインパクト記念(ＧⅡ)」を、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。 予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示し、最大1・最小0のスケーリングとなるように正規化を行っています。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構造と残差結合を含めています。また、ニューラルネットと

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      • 2022年2月27日　中山記念＆　ニューラルネット+重回帰分析による予測

        今回は2月27日 中山11R「中山記念(ＧⅡ)」および阪神11R「阪急杯(ＧⅢ)」の2レースを、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。 予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示し、最大1・最小0のスケーリングとなるように正規化を行っています。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構造と残差結合を含めています

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        • 2022年2月20日　フェブラリーステークス　ニューラルネット+重回帰分析による予測

          皆さまご無沙汰しております。2022年最初の中央競馬予測です。 今回は2月20日 東京11R「フェブラリーステークス」を、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。 予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示し、最大1・最小0のスケーリングとなるように正規化を行っています。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構

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        2022年5月1日　天皇賞（春）　ニューラルネット+重回帰分析による予測

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        • 2022年3月6日　弥生賞　ニューラルネット+重回帰分析による予測

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        • 2022年2月27日　中山記念＆　ニューラルネット+重回帰分析による予測

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        • 2022年2月20日　フェブラリーステークス　ニューラルネット+重回帰分析による予測

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        マガジン

        • FanfareNet 競馬予測
          18本

        記事

          2021年12月26日　有馬記念　ニューラルネット+重回帰分析による予測

          今年最後の中央競馬予測です。 今回は12月26日 中山11R「有馬記念」を、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。 予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示し、最大1・最小0のスケーリングとなるように正規化を行っています。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構造と残差結合を含めています。また、ニューラルネ

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          2021年12月26日　有馬記念　ニューラルネット+重回帰分析による予測

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          2021年12月25日　阪神カップ　ニューラルネット+重回帰分析による予測

          メリークリスマス！ 今回は12月25日の阪神11R「阪神カップ」を、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。 予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示し、最大1・最小0のスケーリングとなるように正規化を行っています。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構造と残差結合を含めています。また、ニューラルネットと重

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          2021年12月25日　阪神カップ　ニューラルネット+重回帰分析による予測

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          2021年12月19日　朝日杯FS　ニューラルネット+重回帰分析による予測

          再びのご無沙汰となりました。TabNetの導入に大きく苦戦しているうちに年末が近づいてきてしまったため、現状の予測ネットワークを用いて有馬記念に挑み、TabNetについては2022年予測より利用できるように調整することとなりました。 さて、今回は12月19日の阪神11R「朝日杯フューチュリティステークス」を、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。 なお、予測結果の横のスコアは、「1着と

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          2021年12月19日　朝日杯FS　ニューラルネット+重回帰分析による予測

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          11月中のFanfareNet予測について

          こんにちは！FanfareNetです。 本日のエリザベス女王杯を含め、11月中にはまだまだ目玉レースが残っておりますが、再び予定が立て込むことが予想されるため、今月中の予測およびnoteの更新が難しくなります。 12月のチャンピオンズC（ＧⅠ）までには帰って来られるように頑張ろうと思っています。

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          11月中のFanfareNet予測について

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          2021年11月7日　みやこS・アルゼンチン共和国杯　ニューラルネット+重回帰分析による予測

          お久しぶりです。10月後半から11月頭にかけて予定が立て込んでおり、モデルの改善や予測に時間を割くことができておりませんでした。 さて、今回は11月7日の阪神11R「みやこステークス」と東京11R「アルゼンチン共和国杯」の2レースを、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。 なお、予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示し、最大1・最小0のスケーリングとなるように正規化を行って

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          2021年11月7日　みやこS・アルゼンチン共和国杯　ニューラルネット+重回帰分析による予測

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          2021年10月17日　秋華賞　ニューラルネット+重回帰分析による予測

          10月17日阪神11R「秋華賞」を、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。なお、予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示し、最大1・最小0のスケーリングとなるように正規化を行っています。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構造と残差結合を含めています。また、ニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習時の

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          2021年10月17日　秋華賞　ニューラルネット+重回帰分析による予測

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          2021年10月9日　サウジアラビアRC　ニューラルネット+重回帰分析による予測

          10月9日東京11R「サウジアラビアロイヤルカップ」を、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。なお、予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示します。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構造と残差結合を利用しております。ニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習時の重み付けは9:1で行っております。 東

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          2021年10月3日　スプリンターズステークス　ニューラルネット(2ネット)+重回帰分析による予測

          10月3日中山11R「スプリンターズステークス」を、PyTorchによるニューラルネット（馬体重考慮しないネットと馬体重考慮したネットの2種類）と重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。なお、予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示します。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構造と残差結合を利用しております。場体重考慮なしニューラルネット、場体重

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          2021年10月3日　スプリンターズステークス　ニューラルネット+重回帰分析による予測

          10月3日中山11R「スプリンターズステークス」を、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。なお、予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示します。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構造と残差結合を利用しております。ニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習時の重み付けは9:1で行っております。 中山1

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          2021年9月26日　産経賞オールカマー・神戸新聞杯　ニューラルネット(2ネット)+重回帰分析による予測

          9月26日中山11R「産経賞オールカマー」、中京11R「神戸新聞杯」の2レースを、PyTorchによるニューラルネット（馬体重考慮しないネットと馬体重考慮したネットの2種類）と重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。なお、予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示します。 なお、ニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習時の重み付けは行っておりません。 中山11R「産経賞オールカマー」 中京11R「神戸新聞杯」

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          2021年9月26日　産経賞オールカマー・神戸新聞杯　ニューラルネット(2ネット)+重回帰分析による予測

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          2021年9月26日　産経賞オールカマー・神戸新聞杯　ニューラルネット+重回帰分析による予測

          9月26日中山11R「産経賞オールカマー」、中京11R「神戸新聞杯」の2レースを、PyTorchによるニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。なお、予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示します。 なお、ニューラルネットと重回帰分析のアンサンブル学習時の重み付けは行っておりません。 中山11R「産経賞オールカマー」 中京11R「神戸新聞杯」 なお、予測は出走1時間前には、馬体重情報を考慮したニ

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          2021年9月12日　セントウルS 予測結果

          2021年9月12日　中京11R「セントウルステークス」の予測を行いました。以下はその予測結果です。 馬体重・増減情報を含まない入力データによる予測結果 馬体重・増減情報を含む入力データによる予測結果 (17:45追記) セントウルステークスの結果、馬体重情報を含まない予測結果の1位と2位が、それぞれ2位と1位に入る結果となりました。 現在、馬体重を含まない予測と馬体重を含む予測は別ネットワークにて行っていることもあり、紫苑ステークス・セントウルステークスともに予測に

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          2021年9月12日　セントウルS 予測結果

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