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。

東京11R「フェブラリーステークス」

今回の予測は昨年と同じネットワークを用いて予測していますが、今年は2名体制でネットワーク構築を行う目途が立ちましたので、さらなる精度向上を目指しながらレース予測をできればと思っております。