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。

東京11R「サウジアラビアロイヤルカップ」

なお、今回は馬体重・馬体重増減を考慮せず予測を行っております。

（追記）今回のサウジアラビアRCは、2着と3着がクビ差であったものの、1着から7着まで単勝オッズ通りの結果となりました。予測結果については、スコア1位が2着、2位が1着となったものの、最も上がり3ハロンのタイムが良かった3着・スタニングローズのスコアが低く出るなど、まだまだ課題も少なくありません。

今週は日曜日の予測ができませんが、来週の秋華賞以降に向けて再度予測精度を向上するための試みを続けていこうと思います。