DeepLearningも競馬もど素人だけど、TensorFlowで高松宮記念を予想してみる(結果、惨敗)
１年以上ぶりのブログ更新です
最近、金欠気味です（笑）
手っ取り早く稼ぐにはギャンブルでしょう。ということで、競馬に手を出します（競馬ど素人ですが）。
ただ予想するのも芸がないので、 以前TensorFlowで作った競馬予想の学習器を使って予想してみます。
その時の記事はこちら rfp.hatenablog.com
こいつを使って、2018/03/25(日)の高松宮記念の着順予想をしてみます。 （このエントリを書いているときは2018/03/24です。どうなるのでしょう？）
結論から
ダイアナヘイロー、ダンスディレクターあたりが有力らしい
2018/03/24(土)時点で
ダイアナヘイローは12番人気 ダンスディレクターは4番人気 です。
不安しかありません。
どうやったの？
前回のブログに書いてますが、補足も含めて、ちょっと詳しく書きます。
1. データ収集
http://race.netkeiba.com/ から高松宮記念に出走する競走馬(全18頭)のデータをスクレイピングで取得しました
収集したのは過去のレース記録です。
2. 特徴量抽出？
スクレイピングで取得した出走馬の過去レースデータで使用する特徴量は次の15個にしました これらの特徴量を使って、順位を予想してみます。
- 日付
- 開催
- 天気
- R
- レース名
- 頭数
- 枠番
- 馬番
- オッズ
- 人気
- 騎手
- 斤量
- 距離
- 馬場
- 馬体重
3. モデル式
シンプルな重回帰分析を使用します
本当はいろんなモデル式を試してみたいですが、それは追々。
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/matmul
結果
1着：ダイアナヘイロー(12番人気) 2着：ダンスディレクター(4番人気) 3着：レーヌミノル(7番人気)
(人気は2018/03/24(土)時点)
予想してみたが、、、
当たる気が全くしない。
- レースデータが少ない
- 特徴量15個は少ない？
- 血統や騎手との相性などの関係性？の考慮ができてない
etc
難しい。
とりあえず、明日ウインズ新宿(場外馬券場)に行くだけ行ってみようかな。
[2018/03/25 追記]
結果はファインニードルが勝利
ダイアナヘイローは18着(最下位) ダンスディレクター(4着) レーヌミノル(7着)
素人がしゃしゃりでました。すいません。 しかし、懲りてはないので、機会があればリベンジしたいと思います。
