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【第1回】Python で競馬予想してみる ~ 環境設定 とデータの取得 ~

Last updated at Posted at 2020-11-23

 機械学習、ディープラーニング(違いもわかってない💦)が、競馬予想やあんなことやこんなことに使えるのではないか?と思い始めてみました

#初めに
何をすればよいのかグーグルさんに聞いてみたのだ

  • 開発環境
  • データの取得
  • データの前処理
  • モデルの学習
  • モデルの評価
  • モデルの運用

#開発環境
###Anaconda3 のインストール
Googleさんで [ Python 開発環境 ] と検索してみると Google Colaboratory と Anaconda3 の 2 択なのか
とりあえず試してみる
私的に相性の良さそうな Anaconda3 をインストール

とりあえず開発環境が整えば良し

他に良い開発環境があれば、後で試せばよいのだ

#データの取得
###ターゲットフロンティアの出力データを使用
[python 競馬予測 ] と検索してみると、netkeiba.com のデータをスクレイピングする方法が多い
20数年前から趣味でホームページを作成していた経験から、スクレイピングでのデータ取得にはなんとな~く抵抗あり
HTMLの仕様が変わったら・・・サイトの仕様が変わったら・・・使えないのは嫌なのだ

で、もう少し調べると、ターゲットフロンティアのデータを CVS で出力して使用している方を発見!
長年、JRA-VANデーターラボ会員の私にはピッタリなのだ

####ターゲットフロンティアのレース検索で CVS 出力
ターゲットフロンティアでは、開催分析でも同様の出力はできるのだが簡単に各馬の前走 ID が出力できる競争検索で出力
とりあえず競馬新聞で予想するのと同じように、データー上での最新のレースの着順を目的変数に、前走より n 走前のデータを説明変数にしたいのだ

レースID 各データ 前走ID
ID01 *** ID10
ID02 *** ID11
ID10 *** ID20
ID11 *** ID21
ID20 *** ID30
ID21 *** ID31

出力したデータを、レースIDと前走IDでマージして好きなレース数を横に連結するのだ

レースID 各データ 前走ID 1走前データ 前々走ID 2走前データ 3走前ID
ID01 *** ID10 *** ID20 *** ID30
ID02 *** ID11 *** ID21 *** ID31
ID10 *** ID20 *** ID30
ID11 *** ID21 *** ID31
ID20 *** ID30
ID21 *** ID31

####ターゲットフロンティアでのデータ出力方法
スクリーンショットを参考に
スクリーンショット1.png
スクリーンショット2.png
スクリーンショット3.png

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