学習 学習する（８：標準化）
時系列特徴量の標準化（平均0・分散1）を行い、シーケンス入力用に整形して保存する前処理print("✅ スケーリング（高速版）")TAIL = 3 Xtr_main = X_trainXtr_tail = X_trainXtr_num = ...
2025-08
学習 学習 学習する（９：TSLM、Transformer、モデル作成）
馬の履歴（時系列）と同一レース内の相互関係（集合）を同時に学習できる、埋め込み付きハイブリッド予測モデルclass SetTransformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidde...
学習 学習する（７：Embedding）
埋め込み（Embedding）入力を作る前処理学習用のシーケンス特徴から 埋め込み（Embedding）入力を作る前処理が必要ですので、以下の通り作成しました。print("✅ Embedding")def build_category_m...
学習 学習する（６：リーク防止分割）
学習データを 時系列順にレース単位で分割このコードは、レース単位＋時系列順でデータを「訓練／検証／テスト」に分割する処理です。データリークを防ぐ設計がポイントなので、その観点も含めて解説します。print("✅ データ分割（リーク撲滅: レ...
学習 学習する（５：スライディングウインドウ）
馬ごとの時系列シーケンス化（スライディングウィンドウ）＋特徴量拡張の前処理パイプライン「馬ごとの時系列シーケンス化（スライディングウィンドウ）＋特徴量拡張の前処理パイプライン」 です。もう少し噛み砕くと：並び替え → 馬IDごとの時系列整列...
学習 学習する（４：エンコード）
ラベルエンコードラベルエンコードとは？ラベルエンコード（Label Encoding）とは、文字やカテゴリ情報を整数のIDに変換する方法です。機械学習モデルやニューラルネットワークでは、文字列やカテゴリのままでは計算できないため、一意のカテ...
学習 学習する（２：血統）
血統データのマージ 血統データを取得して、マージします。次にこれらの血統データから得意な特性をまとめていきます。# -------------------------------------------------------------#...
学習 学習する（１:GPU/CPU自動切替）
競馬予想で当てるためのAI競馬のため、まずは過去データを学習するプログラムを作成したいと考えます。先ずは、初期設定や、データ読み込み、そして前処理について説明します。「GPU/CPU自動切替でどこでも動く学習環境」device = torc...
データ収集 競馬データベースの選定
競馬予想には、競馬データが必要です。当たり前ですね（笑）。そこで、どこからデータを入手すべきか悩みましたが、条件は無料、信頼性が高い、取得できること、の観点から、まとめてみました。クリーン（安心）JRA-VAN, NAR, SPAT4 など...
データ収集 データベース作成
データベースを選定したら、次に自分自身の使いやすいデータベースを作成したいと思います。私の場合、・horse_db.csv （レース）・ payouts.csv（払戻） ・bloodline_id_data.csv（血統） の ３種類の C...