回収率2000%の罠 競馬AIにランク学習を導入してみたら - けいゆうのブログ【宣伝】 1年間試行錯誤した競馬AI開発をnoteにまとめました！ ぜひご一読ください。 note.com はじめに 競馬AIをいじっていたらデータの罠とも言える面白い事例に遭遇しました。 土台にしたのはこちらです。 zenn.dev 最初は全部自分で作ろうと思っていたのですが挫折してこの書籍を購入しました。 購入者限定のGitHubリポジトリからそのままクローン出来るしコミュニティで改善のための議論も活発に行われています。おすすめです。 価格は2000円。 二値分類からランク学習へ このAI、アルゴリズムはLightGBMで各馬が3着以内に入るか否かを予測する二値分類問題になっています。 そのままでもいい感じだったのですが「ランク学習を導入したら精度が上がるのでは」という提案を目にし自分でやってみることにしました。 ランク学習は検索エンジンなどで使われる機械学習の手法で、検索結果を適切な
