競艇予想プログラミング競艇予想プログラミングPC-KYOTEIホームマニュアル投稿まとめフォーラム会員ページリンク集お知らせ【重要】決済システム変更のお知らせ決済システム変更のお知らせ有料会員様へ平素より、当サイトの有料会員サービスをご利用いただきありがとうございます。このたび、有料会員(自動継続)の決済システムを「Stripe」から「PayPal」に変更することになりました。この「AI競艇」のカテゴリではLightGBMで競艇予想するための、Pythonのソースコードを無料で公開してます。ここでは競艇予想に使えそうな、4つの分析方法を紹介します。2023.02.01AI競艇AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(二値分類)「二値分類」は目的変数を0か1の二値に分類にする方法です。ここに公開するPythonのソースコードは「正解率」の評価指標と「特徴量重要度」の可視化を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。2023.02.01AI競艇AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(多クラス分類)「多クラス分類」は目的変数を多クラスに分類する方法です。「二値分類」の三値以上版みたいなイメージ。ここに公開するPythonのソースコードは「正解率」の評価指標と「特徴量重要度」の可視化を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。2023.02.01AI競艇AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(回帰分析)「回帰分析」は数値を目的変数とする場合に使う方法です。競艇予想の場合、例えば能力指数など。ここに公開するPythonのソースコードは「予測誤差」と「決定係数」の評価指標と「散布図」の作成を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。2023.02.01AI競艇AI競艇LightGBMによるAI競艇予想(ランキング学習)二値分類や回帰分析が絶対的な「値」を求めるのに対し、ランキング学習は相対的に順位付けします。具体的な数値ではなく順位なので、いかにも競艇予想に向いてそうです。ここに公開するPythonのソースコードは「特徴量重要度」の可視化を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。Database」と「LightGBM」で優れたAI競艇予想を作るために最低限必要なチューニング方法をまとめました。その前に、この記事を読む前に最低限知っておく必要がある単語を2つ説明します。「Pythonデータ登録」画面は「LightGBMによるAI競艇予想(準備編)」で紹介した、予測用ソースコードの実行をソフトが全レース自動でやる機能です。Reserved.メニューホームマニュアル投稿まとめフォーラム会員ページリンク集ホーム検索トップサイドバ。