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Nov 12, 2017

2017/11/12　機械学習,Deep learningによる競馬予想　福島記念予想

カテゴリ：競馬

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	Deep	Random	合計値
	1	プリメラアスール	酒井	逃	52	8	-12.4	42.8	30.5
〇	2	ベルーフ	中谷	追	57	14	51.4	16.2	67.6
◎	3	ウインブライト	松岡	差	54	6	50.8	32.7	83.6
▲	4	ショウナンバッハB	木幡	追	54	21	49.8	15.3	65.1
	5	ケイティープライド	鮫島	差	52	57	-20.9	14.2	-6.7
	6	ヒストリカル	田中	追	57	23	33.5	15.9	49.4
	7	フェルメッツァ	北村	差	55	14	7.4	34.1	41.5
	8	マイネルスフェーン	津村	先	53	77	15.1	13.1	28.2
	9	ジョルジュサンク	吉田	先	54	16	23.0	39.5	62.5
	10	マイネルミラノB	丹内	逃	58	18	12.9	19.8	32.7
	11	ツクバアズマオー	吉田	差	57	25	6.8	6.1	13.0
	12	マイネルディーン	五十	差	53	65	0.5	2.8	3.4
	13	スズカデヴィアス	シュ	追	56	10	43.5	22.3	65.9
	14	マサハヤドリーム	秋山	差	54	6	30.0	21.6	51.6
	15	フルーキーB	北村	差	57	17	-16.0	4.7	-11.3
	16	サンマルティン	戸崎	先	55	3	18.9	36.7	55.6

◆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。

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