競馬情報の機械学習の展開方法について

機械学習初心者ですが、勉強も兼ねて競馬の予測をしています。
以下のようなデータがあるときにどのような機械学習をしていけばいいのか迷っています。
回収率をあげるためにどのような方法やデータを使っていくべきなのか、また、機械学習について勉強のためのアドバイスをいただけると幸いです。

現状行ったこと：
・各週のデータのみを用いて機械学習PyCaretを使って機械学習させる(favorite(人気順推測器になるため、回収率が悪い))
・各競走馬ごとの過去レース情報を用いて、各競走馬の次回レースの平均時速を予測させ、それを強さ指標として用いる(精度が❌)

・各競走馬ごとの過去レース情報

・競走馬の基本情報

・決闘情報

・各週のデータ(項目名が英語になってます)40000件ほどデータがあります

	race_id	order_of_finish(着順)	bracket_number	horse_number	horse_name	gender	age	penalty	jockey	odds	favorite	horse_weight	weigh_cycling	racecourse	circumference	turn	wether	track_surface	track_condition
0	202110010101	1	4	5	Kitano Indy	male	3	55	Yutaro Mori	7.1	4	458	4	Kokura	1700	clockwise	cloudy	dirt	good
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