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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...

学習する（１２：学習ループ、EarlyStopping、AMPなど）

学習プロセス：レースを単位に、順位・勝者・上位価値を同時最適化しつつ、過学習を監視して学習率も自動調整する “実戦仕様” のランキング学習ループ今回は、関数 train_racewise_regression_modelの作成です。この関数...