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逆算してゆく競馬AIの作り方 1/3

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競馬AIの作り方を逆算しながら解説します!
かしこめの小4くらいに分かるように書きます!全3篇、総行数は100行くらいを目標にします!
早速2行使ってしまいました!そんなことを言ってたら3行目を使ってしまいました!

逆算しながらとはどういう意味か。記念すべきこの1ポスト目で学習コードを書きます!
機械学習なんてカレーみたいなもんで、そりゃ本気でやろうとしたらクミンやシナモン、ターメリックなんかのスパイスを一から揃えなきゃいけないわけで、そりゃー手間暇かかるわけですが、
今は超絶頭の良い人が絶妙に調合してくれた出来合いのカレー粉があるので、あなたがやる仕事は鍋にカレー粉と具材をぶち込んで火にかけるだけなのです!

カレー粉はいろんなメーカーが作ってるんですが、機械学習界のハウス食品、scikit-learnでも使いましょう。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
curry = RandomForestRegressor()

出来ました!
カレー粉のブランドはRandomForestRegressorにしました。別になんでも良いです。
ディープラーニングが良いぜ!って人は

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
curry = MLPRegressor()

って書けば良いし、バーモンドカレーが良いぜ!って人は

from ハウス食品 import バーモントカレー
curry = バーモント()

って書きます!

では学習を始めます!学習には、データが必要です!カレーで言うなら具材ですよ!
guzai  ← 予想ファクターのデータ
target ← 予想する対象のデータ、着順とか走破タイムとかなんでも

これをカレーにぶち込みます!

curry.fit(guzai, target)

fitは学習するって意味です!カレーで言うならコンロに火をつけるところです!

このコードを実行したらあとはしばらく待てば学習完了です!あなたも機械学習エンジニアです!
なので、学習を完了するためにはguzaiとtargetが必要ですね!逆に言えば、guzaiとtargetがあれば学習できますね!

guzaiとtargetの作り方を次回説明します!

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