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ンブル学習時の重み付けは99:1で行っています。

阪神11R「天皇賞（春）」

今回の予測は、1~11位がスコア0.99と高い数値となり、どの馬が突出するか予測が難しいレースであることを示唆する結果となりました。