LightGBMを使って競馬予想で回収率100％を超えるコードを書いた（その2） - Qiitaつまりモデルでは穴馬の当選も予測できているが、卍氏の賭け方では予算の金額によって賭けられる最大オッズが下がってしまい、穴馬に賭けることができなくなります。その影響によりオッズの低い人気馬しか賭けることができず、回収率が下がる要因ともなっているようです。しかしその反対に荒れなかったレースについては卍氏の賭け方のように傾斜をつける方が回収率を上げる要因になっています。 なお今考えている予算が10万円の場合、複勝のようにオッズが低い場合（せいぜい5倍前後で）はあまり影響しません。しかし単勝ではオッズが約10倍以上の場合は、最小賭け金が100円のため、特に影響が出るようです。 このあたりは賭け金の計算式の定数(今の場合0.01)と自身の予算、モデルの予測値との検討が必要となります。 コードの公開 noteにて公開します。またコードの詳細な説明は公開するnote及びnotebook内のコメントにて記
データ収集からディープラーニングまで全て行って競馬の予測をしてみた - Qiita
