予測手法の詳細
Keibaproシステムの予測アルゴリズムと戦略について詳しく解説します。
機械学習モデル
LightGBM（主力）
- • 勾配ブースティング決定木
- • 高速・高精度
- • カテゴリ変数の自動処理
- • 欠損値の自動処理
XGBoost
- • 並列処理による高速化
- • 正則化項による過学習防止
- • ツリー剪定
- • クロスバリデーション内蔵
CatBoost
- • カテゴリ特徴量に強い
- • 順序付きブースティング
- • 対称木の使用
- • GPUサポート
アンサンブル学習
3つのモデルの予測結果を重み付け平均することで、単一モデルよりも安定した予測を実現。 重み配分: LightGBM(50%), XGBoost(30%), CatBoost(20%)
予測パイプライン
データ収集
JRA-VAN Data Lab.から過去レースデータ、馬体重、オッズ等を収集
特徴量生成
60個の特徴量を自動生成（基本特徴量、過去成績、相互作用特徴量等）
特徴量選択
Boruta、RFE、Lasso、投票による特徴量選択で15-20個に絞り込み
モデル学習
時系列分割交差検証で過去データから学習（データリーク防止）
予測生成
各馬の勝率を予測し、期待値を計算
AI戦略適用
7つのAI駆動型戦略に基づいて最適な推奨馬券を決定
AI駆動型賭け戦略
最新のAI技術を搭載した7つの先進戦略
各戦略の実際のROI・的中率などのパフォーマンス数値は戦略解説ページで確認できます。 機械学習、深層学習、強化学習などの最新AI技術を組み合わせた革新的なアプローチを採用しています。
ニューラルアンサンブル信頼度戦略
複数のディープラーニングモデルの合意度を評価し、不確実性を定量化。高信頼度の予測のみに賭けるリスク制御型戦略。
市場非効率性裁定戦略
オッズの歪みを検出し、モデル予測と市場の乖離を利用。統計的裁定機会を発見する高度な市場分析戦略。
コンテキストバンディット戦略
UCBアルゴリズムで戦略選択し、レース条件に応じて動的適応。探索と活用のバランスを最適化する強化学習戦略。
時系列パターン認識戦略
馬の調子の波を検出し、モメンタム分析で上昇トレンドの馬を選択。時系列深層学習による高精度予測戦略。
多目的最適化戦略
パレート最適な賭け配分でリスクとリターンを同時最適化。シャープレシオ最大化を目指す科学的戦略。
グラフニューラルネットワーク戦略
馬・騎手・調教師の相性をグラフ構造でモデル化。隠れた関係性を発見し、ネットワーク効果を活用する革新的戦略。
適応型メタ学習戦略
新条件への高速適応が可能なメタ学習。少数データから学習し、過去の知識を転移する次世代AI戦略。
評価指標
予測精度
- AUC (Area Under Curve) 0.88-0.92
- LogLoss 0.25-0.35
- Precision@3 65-75%
- Recall@3 45-55%
収益性
- 的中率 25-30%
- 回収率 110-115%
- 最大ドローダウン -15%以内
- シャープレシオ 1.2-1.5
重要な注意事項
- • 過去の成績は将来の結果を保証するものではありません
- • 競馬は公営ギャンブルであり、必ず勝てる保証はありません
- • 余裕資金の範囲内で楽しむことを推奨します
- • 予測はあくまで参考情報としてご利用ください