　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

参考：Anaconda（Python3）インストール手順＜Windows用＞

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