学習 学習する（改良３：「どの情報をどう使うか」をモデル自身に学習させる仕組みを追加）
今回のコード改良では、CLS＋学習窓＋MoE、つまり従来のLSTM＋SetTransformer構成に対して、「どの情報をどう使うか」をモデル自身に学習させる仕組みを追加しました。これにより、人間があらかじめ決め打ちした窓幅や重み付けに依存...
評価
学習 競馬予想アルゴリズム 学習する（１７：改良２ 距離・斤量）
🐎 距離・斤量の“相対化”を多視点化（3・5・7走）これまでは「距離=1800m」「斤量=55kg」といった絶対値をそのまま扱っていました。しかし競馬の世界では “普段より長い距離” や “いつもより斤量が重い” ことこそが成績に直結します...
学習 学習する（１６：改良１ 相対化・履歴・血統）
🏇 モデルが“文脈”を読むようになった話 — 相対化・履歴・血統の三本柱これまでのモデルは「距離=1800m」「斤量=55kg」といった絶対値の並びを見ていました。でも、予想の現場で大事なのは「この馬にとって今回は長いの？重いの？」「同条件...
評価 評価する（３：PFI結果）
今回はPFIの結果です。これらの結果から何が見えるのか？そして、何が課題なのかを突き詰めておきたいと思っています。まず、以下が結果でした。📊 Baseline NDCG@3: 0.9201🚀 Numeric PFI: 24 features...
評価 評価する（２：学習状況について）
つくった学習・評価プログラムを実際に実行した結果のうち、学習の状況について考えました。まだまだかもしれません笑。まず、結果から。。。。学習結果CUDA available: TrueTorch version: 2.7.1+cu118GPU...
評価 評価する（１：PFIの実装、学習１５からの続き）
競馬予測モデルの特徴量重要度を、レース単位シャッフル＋NDCG@3 で可視化する PFI 実装今回は、前回「学習と評価で利用（１５：評価ユーティリティセット）」の関数も利用して、レース予測モデルに対して Permutation Featur...
学習 学習と評価で利用（１５：評価ユーティリティセット）
特徴の正規化・不均衡対策・早期停止・ラベル整形・評価集計を一括で支える、実運用向けの検証ユーティリティ群今回は、学習・評価フェーズで使う補助ユーティリティのセットです。履歴特徴の正規化、クラス重みの算出、早期終了（過学習抑制）、ラベルの正規...