【もう予想よ：番外編】今週の競馬予想：多分モデルが間に合いません

以前のデータよりも数が多くなっているので、現在層別によるモデル再構築をしています。できれば日曜日には間に合わせたいのですが、ちょっと時間食いそうで、重賞のコメントを書くくらいになるかもしれません。

Q.層別ってなんじゃい？

A.ざっくりいえば、何か傾向を出すために、「人類→日本人→男性→●●県在住→▲▲才代→……」と細分化すること。

同じ競馬でも、1200mでG1を獲るのと、3200ｍでG1を獲るのと、必要とされる要因が異なりますので、それをより強調して考えていこうというお話ですね。

↑一般的には、細分化しすぎると、以前書いた「過学習」「過適合」ってな問題も出るのですが（データ少なすぎてね）。

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今までは、2段目（オッズ等を含めた最終結果）のモデルは全部ツッコミだったのですが、今回もそのようにしてやると画面の遷移すらしませんでした。それでは困るので、ここも層別にデータを区分し、モデルを組んでおります。ようやく何か動き始めましたよ。

また、今年1月のデータから、その結果を検証して買い目指示のモデルを組むことにしてます。

①2019/9〜（※芝は、クッション値の出てきた2020/9〜）2021/12までのデータでモデル2本組んで、

②そのデータを2022/1〜）のデータに当てはめて予測させ、

③各レースで出現する予測印のデータを基に、「ああ、これは馬連でいけてたな」「複勝で御茶を濁すのが無難だったな」というモデルを組む。

こんなめんどっちいことをやれるのも、ひとえに「趣味だから」、でしょうね。会社なら、とうの昔にSaaSで自動モデリングさせてるでしょう（稟議の話とかがうっとうしいので、自分である程度組んでしまいそうな気もするけど）。