データマイニング予測の仕組み｜JRA-VAN広場｜競馬情報ならJRA-VAN
はじめての方へ 競馬ソフトを開発したい方へ JRA-VAN では、皆様の馬券購入の参考になるように、データマイニング予測として、レース結果を事前に予測しています。 世の中には、気象予測、経済予測、株価予測など、さまざまな予測がコンピュータにより行われています。競馬の世界でも、スピード指数、レーティング指数などさまざまな数式や指数が、勝敗予測のために用いられていますが、それらの中のひとつがJRA-VANのデータマイニング予測です。 2008年1月以降予測の仕組みについて以下の改修を行っております。本文では改修後の仕組みについてご説明します。 予測モデルの細分化 2008年1月から距離別レースクラス別に予測モデルを分割 2009年1月から上記に2歳戦・3歳戦に限定した予測モデルを追加 従来の走破速度予測モデルに加え、競走馬の勝敗を予測するモデルを追加 予測のためのデータとして坂路調教データを追
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
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