まだ納得のいくものではありませんが、お待たせしすぎてると判断して一旦区切りをつけてリリースします。目玉としてはランキング学習導入です。ざっくりな説明としてはレース内のメンバーの順位付けを学習させてます。添付したのは2004年～2024年の21年分を学習させてNDCG@1=0.7827 NDCG@3=0.7865というモデル。2025年で検証すると
| 3,455R | 1点 | 芝(1,689R) | ダート(1,646R) | 障害(120R) | 8頭以下(219R) | 9～12頭(809R) | 13頭以上(2,427R) | 多点 |
| 単勝 | 24.95% (78.55%) |
24.16% (80.79%) |
25.64% (77.25%) |
26.67% (64.83%) |
30.14% (94.57%) |
26.21% (76.30%) |
24.06% (77.85%) |
55.54% (77.56%) |
| 複勝 | 57.31% (85.52%) |
55.60% (84.02%) |
58.69% (87.25%) |
62.50% (83.00%) |
68.04% (95.39%) |
60.32% (81.93%) |
55.34% (85.83%) |
88.71% (83.13%) |
| 枠連 | 14.60% (83.68%) |
13.70% (88.56%) |
15.12% (80.03%) |
19.19% (72.22%) |
-- (--) |
15.20% (72.11%) |
13.47% (82.22%) |
29.88% (79.61%) |
| 馬連 | 10.82% (73.44%) |
10.18% (72.30%) |
11.00% (74.16%) |
17.50% (79.50%) |
21.00% (70.09%) |
12.36% (67.35%) |
9.39% (75.76%) |
24.25% (80.73%) |
| ワイド | 25.47% (89.86%) |
25.58% (83.66%) |
25.09% (98.01%) |
29.17% (65.42%) |
49.77% (115.11%) |
29.30% (79.48%) |
22.00% (91.04%) |
46.63% (80.72%) |
| 馬単 | 5.76% (70.36%) |
4.91% (60.44%) |
6.38% (80.46%) |
9.17% (71.50%) |
9.59% (72.28%) |
6.18% (62.84%) |
5.27% (72.69%) |
24.25% (78.12%) |
| 三連複 | 6.25% (78.59%) |
6.87% (64.03%) |
5.65% (96.99%) |
5.83% (31.08%) |
19.18% (154.47%) |
8.16% (68.36%) |
4.45% (75.15%) |
16.30% (72.45%) |
| 三連単 | 1.01% (62.01%) |
0.77% (27.73%) |
1.34% (101.71%) |
0.00% (0.00%) |
1.37% (24.38%) |
0.87% (14.22%) |
1.03% (81.34%) |
16.30% (68.25%) |
| 総合 | 58.61% (77.67%) |
57.02% (69.80%) |
59.90% (87.02%) |
63.33% (58.14%) |
74.43% (89.47%) |
60.69% (65.32%) |
56.49% (80.24%) |
88.94% (73.44%) |
精度がもっと高いモデルも既に出ているのですが、モデルが大きくなり動作不安定になるので今回添付するのはこのモデルにしました。メニューの[分析(A)]-[ML(M)]-[ランキング(R)...]で開くダイアログでまずは[CSV CK]ボタンで学習用CSVを作成し、[LGBMRank(x64) CK]ボタンで学習プロセスを起動して
[学習]ボタンで学習出来ます。パラメーターは
- イテレーション数: Number Of Iterations
- 葉: Number Of Leaves
- 率: Learning Rate
- 分割数: Maximum Bin Count Per Feature
- 葉の最小: Minimum Example Count Per Leaf
- ボーダー: Custom Gainsの切り捨て位置
- 乗数: Custom Gainsのカーブ(1.0ならリニアです)
詳細はネット等で調べてみて下さい。自分も詳細あまり把握してないですが、LightGBMのランキング学習時のパラメーターです
既に以前のリリースでも相対タイムのモデルは添付してますが、今回のモデル(DeltaTime.mlnet)は\(R^{2}\)値 0.2762で
| 3,455R | 1点 | 芝(1,689R) | ダート(1,646R) | 障害(120R) | 8頭以下(219R) | 9～12頭(809R) | 13頭以上(2,427R) | 多点 |
| 単勝 | 24.28% (76.72%) |
24.27% (76.70%) |
24.54% (78.65%) |
20.83% (50.42%) |
36.07% (88.36%) |
26.33% (73.81%) |
22.54% (76.64%) |
54.62% (77.80%) |
| 複勝 | 55.57% (82.65%) |
56.31% (82.69%) |
55.04% (82.94%) |
52.50% (78.08%) |
65.75% (81.83%) |
60.44% (81.64%) |
53.03% (83.06%) |
87.84% (81.92%) |
| 枠連 | 13.95% (76.34%) |
13.48% (76.93%) |
14.10% (76.23%) |
18.18% (69.80%) |
-- (--) |
15.45% (62.31%) |
12.57% (76.17%) |
28.91% (76.82%) |
| 馬連 | 10.94% (72.38%) |
11.25% (67.60%) |
10.51% (78.44%) |
12.50% (56.67%) |
26.03% (86.58%) |
12.48% (58.13%) |
9.06% (75.85%) |
23.24% (69.53%) |
| ワイド | 24.23% (76.05%) |
25.75% (77.04%) |
22.30% (73.92%) |
29.17% (91.25%) |
47.95% (80.50%) |
29.54% (79.36%) |
20.31% (74.54%) |
45.85% (77.20%) |
| 馬単 | 5.27% (68.31%) |
5.03% (48.92%) |
5.65% (91.48%) |
3.33% (23.42%) |
13.70% (66.44%) |
5.69% (47.50%) |
4.37% (75.41%) |
23.24% (67.10%) |
| 三連複 | 5.93% (69.28%) |
6.69% (59.48%) |
5.29% (82.85%) |
4.17% (20.92%) |
15.53% (63.52%) |
8.03% (67.31%) |
4.37% (70.45%) |
15.72% (65.01%) |
| 三連単 | 1.19% (39.48%) |
1.01% (20.14%) |
1.46% (62.22%) |
0.00% (0.00%) |
4.57% (66.62%) |
1.73% (37.08%) |
0.70% (37.84%) |
15.72% (58.95%) |
| 総合 | 56.87% (70.07%) |
57.43% (63.41%) |
56.38% (78.35%) |
55.83% (48.35%) |
70.78% (76.26%) |
61.80% (63.39%) |
53.98% (71.25%) |
88.02% (65.75%) |
精度はこれも微妙ですが、今はランキング学習に時間取られていてもう少し良いものがあるとは思うけど、今回はこれにしました。前回添付のモデルに上書きされるので、前回のを残したい場合は前回モデルをリネームや別の場所に保存しておいて下さい。
今回のランキング関連で出馬表の標準モードでは
"Rank"を追加し、勝率はRankをベースに表示してます。この勝率表示は今後オプションで相対タイムかRankのどちらをベースにするか選択出来る様にしたいと思ってます。
その勝率に絡んで、勝率の下のカッコ内は期待値なんですが、この期待値を回目入力画面に反映してます。左下の期待値で指定している期待値を超えたものは緑で表示するようにしてます。(画面はまだ単勝・複勝に表示のバグがありますが、リリースでは修正済みです)
[分析(A)]メニューに[勝率分析(W)]を追加してますが、こちらはまだ途中なので消しても良かったのですが残してます。これも今後仕上げる予定です。
限られた時間でお待たせして申し訳ございません。更に良いものになる様にしていきます。
追記 2026.6.21 9:28
インストーラーに添付したランキングモデルのリネームを忘れてましたm(__)m
RankCK3000_NDCG7827_7865.zipというのが添付されてます。このファイルをRankCK.zipにリネームするか、[ツール(T)]-[オプション(O)]の"ML選択"タブのランキングの指定をこのファイルに変更してください。