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9:1で行っています。

阪神11R「みやこステークス」

東京11R「アルゼンチン共和国杯」

また、11月中にモデルの改善として、表形式データの学習に特化した深層学習モデル「TabNet」の導入を考えております。現時点でTabNetを競馬予測に用いた先例は無いため、少しチャレンジングだとは思いますが頑張ってみようと思います。