LGBMで着順予測、オッズに左右されない安定した予測で優勝を狙います。
騎手や血統ごとに競馬場や距離への適性を、勝率や走破タイムなど様々な基準で算出したデータを用いてLGBMによるアンサンブル学習で着順の予測を行っています。オッズに影響されない予測方法によって、三連単から低人気の単勝まで安定して当て続けることで優勝を狙います。まだまだ理想とする勝馬的中率50%には程遠いので、大会期間中も変数とモデルの改善を続けて競馬を不労収入に出来るよう頑張ります。