国内最大級の競馬情報サイト「netkeiba」において、従来の予想オッズの算出方法が抱えていた課題と、AIを使った予測オッズでの改善について話しました。全2回。前回の記事はこちら。 AIを使った予測オッズのベースモデル 渡辺莉央氏:ここまでが予想オッズの内容になりました。次に、AIを使った予測オッズについて紹介します。AIを使った予測オッズですが、ベースモデルとして代表的な、最初に作ったモデルを紹介します。 まずAIに学習させる値ですね。こちらはオッズではなくて支持率を使っています。この内容については次で触れます。 概要ですが、もともとデータの前処理、モデル、後処理みたいなところの内容がありますが、前処理については少し割愛させてください。 モデルについてですが、LightGBMを使った回帰予測をしています。LightGBMは勾配ブースティングモデルなので、基本的な構造化データに対しての予測