KEIBA AI / COLUMN MAGAZINE
知って、比べて、競馬を楽しむ。ルールから展開、データ、独自AI指数まで。
次の一読を、気になる見出しから。競馬の疑問に答えるコラムをお届けします。
THE KNOWLEDGE ARCHIVE
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データ分析・統計・過去検証
時系列分割は過去で作り、未来側の期間で評価する方法です。
ウォークフォワードは、学習と評価の窓を時間順に進め、各未来区間の結果を合わせる検証です。
オッズ帯別の回収率は、価格を取得した時点と区切りを固定して検証します。
人気別成績は、どの時点の人気かを確認します。
競馬場別勝率には距離、クラス、馬質などの交絡があります。
騎手の少数騎乗は率が大きく振れます。
高配当1件の影響は、総払戻に占める割合と、その一件を除いた感度分析で確認できます。
生存者バイアスは、成功して残った方法や馬だけを観測し、失敗して消えた対象を見落とす偏りです。
相関は一緒に変わる関係で、原因と結果を証明するものではありません。
多数の条件を試すと、偶然よく見える結果が増えます。
欠損は未取得・未公表などの状態で、数値の0とは違います。
取消・除外馬は実出走の集合から分けます。
同着は着順データと払戻データを分けて処理します。
コース改修前後は条件の版を分けて比較します。
最終オッズは、購入時点には未確定の価格です。
人気順の単純予想は、複雑な方法の追加価値を測る比較基準になります。
検証の公開には、期間、対象、除外、購入単位、返還、価格時点を記載します。
再現性には、ルール、データの版、実行時点、除外履歴が必要です。
AI予想・独自指数の使い方
AI予想は入力情報から順位や指標などを出す仕組みです。
AI指数は評価尺度であり、勝率と定義されていなければ％へ読み替えられません。
異なるレースの指数は、共通尺度と明示されている場合に限って直接比較を検討できます。
AI順位と人気が違う時は、入力、計算時刻、評価対象と市場価格の違いを確認します。
AIの的中率は、券種、レース単位か買い目単位か、対象期間、全試行数を確認して読みます。
AIの回収率は期間と実購入配分を揃えて確認します。
