【第4回】Python で競馬予想してみる ~ 単勝回収率の改善 ~ - Qiita

前回までに、scikit-learn のロジスティック回帰を使って競馬予測のモデルの赤ちゃんが出来上がりました。 今回は赤ちゃんから幼児くらいには成長させてみようと思います。 モデルの検証 前回までに作成したモデル 説明変数 予想するレースでは、斤量のみ n 走前のレースでは 斤量・単勝オッズ・人気・補正（補正タイム：クラス内相対値）・補9（補正タイム：絶対値）、確定順位 ※前回までに作成したモデルは、1走前までのデータを使用 予測の結果の混合行列 アンダーサンプリング,標準化 正解率 0.7564325552811307 混同行列 [[ 14077 23335] [ 18676 116394]] 適合率 0.4297926907458859 再現率 0.3762696461028547 F値 0.40125418656025086 #学習・予測をし直してるので、第3回の記事と若干数値が異