2017年11月の記事
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2017/11/25 機械学習,Deep learningによる競馬予想 ジャパンC予想 他
機械学習による競馬予想。2017/11/11の武蔵野Sでは万馬券を的中させました。今週はジャパンCと京阪杯の予想を発表します。説明変数を前４走の該当レースの出走馬とその馬の５走前までのデータで学習し、今回の出走馬で目的変数を５着以内に入る確率、３着以内に入る確率、１着になる確率をランダムフォレスト、Deep Learningを使って求めています。◆京阪杯◆予想馬番馬名騎手脚質重量DeepRandom合計値-1ティーハーフ国分追56-3.930.326.3-2ラインスピリット森一先56-37.215.9-21.3-3アルマワイオリアッ先5625.819.945.8◎4ネロ吉原先5839.544.584.0-5ヒルノデイバローB古川先5632.130.963.0〇6ビップライブリー大野差5646.716.363.0-7ソルヴェイグ川田先544.77.011.7-8ナリタスターワン幸差5631.813.345.2-9メラグラーナシュ追5516.616.232.7-10セイウンコウセイ松田先5613.39.923.2▲11フィドゥーシア三浦逃5540.817.758.5-12ダイシンサンダー和田差5614.88.223.1-13タマモブリリアン吉田先5426.062.888.8-14イッテツ石橋先5614.216.330.5-15アットザシーサイド四位差5419.911.331.3-16ジューヌエコール北村差5420.464.284.7◆ジャパンC◆予想馬番馬名騎手脚質重量DeepRandom合計値〇1シュヴァルグランボウ差5729.458.688.0-2レイデオロルメ差556.514.320.8-3ギニョールミナ差5714.340.054.4◎4キタサンブラック武豊逃5741.255.396.5-5サウンズオブアース田辺差57-16.24.2-12.1-6イキートスポル差5715.939.655.4-7ディサイファ柴山先57-6.418.512.1△8ソウルスターリングＣデ先5326.240.666.8-9レインボーライン岩田追579.532.842.3-10ブームタイムBパリ差5715.739.154.8-11マカヒキ内田追571.922.624.5△12サトノクラウンＭデ先5725.010.135.1△13シャケトラ福永先5725.622.347.9-14アイダホムー差5715.039.154.0-15ワンアンドオンリー横山差5715.439.154.4-16ヤマカツエース池添差5714.219.633.8-17ラストインパクト戸崎差574.805.3710.2◆予測結果の見方◆数字は左から”Deep Learning”による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、”Random forest"による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、Deep LearningとRandom forestの予測結果を足したものとなっています。ジャパンCはキタサンブラック、シュヴァルグランの２頭軸で購入していこうと思います。
Nov 25, 2017
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2017/11/19 機械学習,Deep learningによる競馬予想 マイルCS予想 他
機械学習による競馬予想。2017/11/11の武蔵野Sでは万馬券を的中させました。今週はこれから競馬場に行くので張り切って８Ｒ以降のレースの予想を発表します。説明変数を前４走の該当レースの出走馬とその馬の５走前までのデータで学習し、今回の出走馬で目的変数を５着以内に入る確率、３着以内に入る確率、１着になる確率をランダムフォレスト、Deep Learningを使って求めています。◆マイルＣＳ含む 11/19予想◆東京8R（ダ1,400m)◎パブリックフレンド(着)○タイセイプレゼンス(着)▲ダウトレス(着)ペース S 信頼度90% 赤松賞◎ノーブルアース(着)○ナラトゥリス(着)▲ナラトゥリス(着)ペース M 信頼度90% 錦秋S◎イーグルフェザー(着)○レッドオルバース(着)▲ヒデノインペリアル(着)ペース H 信頼度75% 霜月S◎ダノンフェイス(着)○ドリームドルチェ(着)▲エイシンバランサーB(着)ペース S 信頼度90% 東京12R（芝2,000m)◎ダノンキングダム(着)○アップクォーク(着)▲ケルフロイデ(着)ペース M 信頼度90% 土湯温泉特別◎グランディフローラ(着)○ブライティアスター(着)▲スターファセット(着)ペース S 信頼度90% 福島民友C◎ダノングッドB(着)○サングラスB(着)▲リーゼントロック(着)ペース M 信頼度90% 秋明菊賞◎シグナライズ(着)○ナディア(着)▲レッドシャーロット(着)ペース M 信頼度90% 衣笠特別◎フロムマイハート(着)○レッドマジュール(着)▲エッジースタイル(着)ペース M 信頼度90% マイルCS◎エアスピネル(着)○レッドファルクス(着)▲マルターズアポジー(着)ペース M 信頼度90% 西陣S◎ディオスコリダー(着) ○スミレB(着)▲ゴルゴバローズ(着)ペース S 信頼度90% ◆予測結果の見方◆数字は左から”Deep Learning”による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、”Random forest"による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、Deep LearningとRandom forestの予測結果を足したものとなっています。紙面の都合で▲までしかのせられないですが、オッズと相談してワイド、馬連、３連複のＢＯＸを購入予定です。マイルＣＳは◎から手広く行くつもりです。
Nov 19, 2017
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2017/11/12 機械学習,Deep learningによる競馬予想 エリザべズ女王杯予想
機械学習による競馬予想。2017/11/11の武蔵野Sでは万馬券を的中させました。今週の厳選されたメインの予想を発表します。説明変数を前４走の該当レースの出走馬とその馬の５走前までのデータで学習し、今回の出走馬で目的変数を５着以内に入る確率、３着以内に入る確率、１着になる確率をランダムフォレスト、Deep Learningを使って求めています。◆エリザベス女王杯◆予想馬番馬名騎手脚質重量DeepRandom爆走指数合計値 1クインズミラーグロ藤岡差56-8.35.20.58-3.1 2ハッピーユニバンス池添追566.69.21.1015.8 3トーセンビクトリーアッ先566.05.00.2511.0 4クロコスミア和田逃564.737.13.7141.7 5モズカッチャンＭデ先548.317.30.5225.5 6リスグラシュー福永差5423.618.02.1641.7〇7クイーンズリングＣデ先5625.622.41.5748.0 8タッチングスピーチB松山差5615.911.11.5027.0 9デンコウアンジュ蛯名差5613.25.70.4618.9◎10ミッキークイーン浜中差5623.321.21.0644.5 11ディアドラ岩田差5422.820.30.8143.1 12スマートレイアー川田差5618.919.21.1538.2▲13ジュールポレール幸先5621.229.93.5951.2 14ウキヨノカゼ横山追5614.410.50.6824.9 15マキシマムドパリ藤岡差5615.75.80.2921.5△16ヴィブロスルメ差5618.362.10.6280.4 17ルージュバックムー先5610.6914.330.5025.0☆18エテルナミノル四位先5613.1132.079.3045.2◆予測結果の見方◆数字は左から”Deep Learning”による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、”Random forest"による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、Deep LearningとRandom forestの予測結果を足したものとなっています。見て頂ければわかりますが、上位が拮抗しておりかなり難解なレースです。機会学習の予想も含めて私の結論は。本命はミッキークイーン。休養明けだけが気になりますが、メンバー内の実力は断然。昨年は3着で、WEB情報では去年よりも臨戦態勢が整っているとのことでこのオッズなら狙いたいです。対抗は昨年１着のクイーンズリング。昨年このレースを勝って香港へ遠征してから勝ち星に恵まれないですが、今年に入ってからは惨敗しているわけではないので戦える状態にあると判断。先行力も魅力です。穴は距離は若干不安も切れ味抜群のジュールボレール。抑えに昨年秋華賞勝ちのヴィブロス、一発感があるエテルナミノルまで狙います。今回は◎～▲の馬連、３連複BOX。☆からワイド流しを購入したいと思います。
Nov 12, 2017
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2017/11/12 機械学習,Deep learningによる競馬予想 福島記念予想
機械学習による競馬予想。2017/11/11の武蔵野Sでは万馬券を的中させました。今週の厳選されたメインの予想を発表します。説明変数を前４走の該当レースの出走馬とその馬の５走前までのデータで学習し、今回の出走馬で目的変数を５着以内に入る確率、３着以内に入る確率、１着になる確率をランダムフォレスト、Deep Learningを使って求めています。◆福島記念◆予想馬番馬名騎手脚質重量人気DeepRandom合計値 1プリメラアスール酒井逃528-12.442.830.5〇2ベルーフ中谷追571451.416.267.6◎3ウインブライト松岡差54650.832.783.6▲4ショウナンバッハB木幡追542149.815.365.1 5ケイティープライド鮫島差5257-20.914.2-6.7 6ヒストリカル田中追572333.515.949.4 7フェルメッツァ北村差55147.434.141.5 8マイネルスフェーン津村先537715.113.128.2 9ジョルジュサンク吉田先541623.039.562.5 10マイネルミラノB丹内逃581812.919.832.7 11ツクバアズマオー吉田差57256.86.113.0 12マイネルディーン五十差53650.52.83.4 13スズカデヴィアスシュ追561043.522.365.9 14マサハヤドリーム秋山差54630.021.651.6 15フルーキーB北村差5717-16.04.7-11.3 16サンマルティン戸崎先55318.936.755.6◆予測結果の見方◆数字は左から”Deep Learning”による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、”Random forest"による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、Deep LearningとRandom forestの予測結果を足したものとなっています。今回もDeep learningとRandom Forestの予想がかなり異なる結果になりました。平均的に良いウインブライトを本命にしたいと思います。対抗、穴馬はDeep learningに従います。今回もワイドBOXを購入したいと思います。
Nov 12, 2017
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2017/11/11 機械学習,Deep learningによる競馬予想 武蔵野S予想
機械学習による競馬予想。厳選されたメインの予想を発表します。説明変数を前４走の該当レースの出走馬とその馬の５走前までのデータで学習し、今回の出走馬で目的変数を５着以内に入る確率、３着以内に入る確率、１着になる確率をランダムフォレスト、Deep Learningを使って求めています。◆武蔵野S◆予想馬番馬名騎手脚質重量人気DeepRandom合計値 1クインズサターンB北村差561929.114.843.9 2ゴールデンバローズムー追561331.68.339.9 3ロワジャルダン大野差5649-23.012.5-10.5 4チャーリーブレイヴ蛯名差5617-12.312.0-0.3〇5メイショウウタゲ柴田差564045.311.656.9 6サンライズノヴァ戸崎差56313.418.832.2◎7アキトクレッセント荻野先568839.726.466.1 8ノンコノユメＣデ差58126.612.519.1▲9サンライズソア吉田逃551945.010.855.7 10ピオネロBシュ差561623.911.835.8 11ラストダンサー田辺差563418.418.937.3 12ベストウォーリアルメ差586-2.99.06.0 13インカンテーション三浦先571314.987.9102.8 14モーニンB横山先58810.510.420.9 15ブラゾンドゥリス内田先575220.214.034.2 16カフジテイク福永差57425.49.835.2◆予測結果の見方◆数字は左から”Deep Learning”による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、”Random forest"による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、Deep LearningとRandom forestの予測結果を足したものとなっています。deep learningはかなり穴馬を指名です。今回はワイドBOXを購入したいと思います。【SSDモデル】TOSHIBA dynabook R734/K 【MAR Windows10 Pro 64bit / Intel Core i5 4300M 2.60GHz / メモリ4GB / SSD128GB / 13.3" / 無線LAN】【中古】【ノ−トパソコン】東芝
Nov 11, 2017
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2017/11/04 機械学習,Deep learningによる競馬予想 ノーベンバーS、みやこS、アルゼンチン共和国杯予想
機械学習による競馬予想。厳選されたメインの予想を発表します。説明変数を前４走の該当レースの出走馬とその馬の５走前までのデータで学習し、今回の出走馬で目的変数を５着以内に入る確率、３着以内に入る確率、１着になる確率をランダムフォレスト、Deep Learningを使って求めています。◆ノーベンバーS◆予想馬番馬名騎手脚質重量DeepRandom合計値 1ラヴィエベールルメ差5644.236.480.6 2トーセンマタコイヤＭデ先5634.023.657.6〇3ヴァフラーム川田追53106.423.5129.9 4ルックトゥワイス戸崎差5623.216.439.6◎5デルマサリーチャン武士差52116.753.7170.4 6シャドウウィザードシュ差547.06.513.5 7マウントゴールド武豊逃55-5.011.66.7 8ストーンウェアＣデ差5620.819.940.7 9ブルックデイルB吉田先52-14.621.36.7 10サトノアリシア池添差52-12.029.417.5▲11グランドサッシュシュ追5573.145.1118.2 12スモークフリー福永差5510.833.143.8 13アーバンキッド石橋先5513.020.133.1 14トレジャーマップ内田追5323.123.446.6◆みやこS◆予想馬番馬名騎手脚質重量DeepRandom合計値◎1モルトベーネ秋山先5775.026.8101.8 2サルサディオーネ丸山逃52-15.46.3-9.1 3タガノヴェリテ荻野差5671.88.880.6 4トップディーヴォB横山先5657.424.481.8 5アスカノロマン和田差5760.915.576.4 6タガノディグオ藤岡差569.116.225.3〇7リーゼントロック中谷先5677.025.5102.5 8モンドクラッセ松山逃5623.414.838.2 9シャイニービーム高倉差5627.26.733.9 10ルールソヴァールB幸差56-15.85.4-10.4 11ローズプリンスダム木幡先5521.48.229.7 12キングズガード藤岡差577.514.421.9 13マイネルクロップBＣデ差5618.114.532.6 14タムロミラクル川田差56-14.94.5-10.5 15エピカリスルメ先5427.324.551.7▲16テイエムジンソク古川逃5665.286.2151.4◆アルゼンチン共和国杯◆予想馬番馬名騎手脚質重量DeepRandom合計値 1セダブリランテス戸崎先5417.217.534.7 2マイネルサージュ柴田先54-11.31.8-9.5 3デニムアンドルビー田辺追54-13.010.0-3.1〇4スワーヴリチャードＭデ差5671.232.5103.7 5トウシンモンステラ北村追53-16.52.1-14.4 6プレストウィックシュ差5511.37.018.3 7ソールインパクト福永先5328.814.743.5 8カレンミロティック池添先5739.55.745.2 9シホウB吉田差5329.08.637.6▲10サラトガスピリット内田差5338.728.467.1◎11アルバートシュ差58.579.7107.2187.0 12トルークマクト江田追537.57.314.7 13ハッピーモーメント津村先54-14.34.1-10.2 14レコンダイト北村差5514.67.021.6 15ヒットザターゲット三浦追5710.99.720.7 16カムフィー勝浦追52-25.63.9-21.7◆予測結果の見方◆数字は左から”Deep Learning”による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、”Random forest"による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、Deep LearningとRandom forestの予測結果を足したものとなっています。下記がアルゼンチン共和国杯の5着、3着、1着のトレーニングデータでの誤差を示しています。両方ともかなり収束しており、でーたからの学習はばっちりです。
Nov 4, 2017
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