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機械学習(4パターンによる)競馬予想方法について!!!

こんばんは。よねよねくらぶです。
某大学院で深層学習の勉強や趣味で電子工作をしているものです。
ちなみに今日の結果でした。二頭は三着以内の馬を当てられたので、なかなかのモデルができあがってきたと思います。今後も投稿を続けていきたいので、支援頂ければと思います!

使っている予測の手法を紹介したいと思います!

使用言語はすべてpythonです!!!

1.K-近傍法


通称K-NNです。python でKNeighborsClassifierと調べればたくさん出できます!

2.RandomForest


Decision Tree(決定木)をたくさん作ってOverFittingを防止しているやつです。
python randomforestで検索!出てきます。

3.LogisticRegression


ロジスティック回帰分析。よくわからんです。pythonでLogisticRegression検索たくさん出てきます。

上記はいっしゅんで実装できます。皆さんもためして見てください!

4.NN


これはニューラルネットで一番僕が作りこんだ深層学習ってやつです。
普段研究ではLSTMっていうNNを使ってますが、この競馬予想では全結合っていう一番簡単なやつ使ってます。まぁこれはすぐにはできないので、上3つを実装できるようになり次第たくさん調べて、勉強すればできます!!!(雑ですみません。。)

このあたりの予想で結果を統合して出力してます!!

なので結構いいモデルになっていると思います!!!

こちらで予想してます!



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