AIが出した予測確率は頭数補正を行っていないため、
6頭立て予測確率の方が18頭立て予測確率よりも高くなる事に気づいた。
そこであらかじめ、頭数を含めた予測確率補正を行った。
JRAでは16頭立てのレースが一番多いので、16頭立てを基準にして補正を行う
18頭立てではないです。レースが少ない18頭立てを基準にはしませんでした。
補正予測確率,着順をデータとして
補正予測確率の小さい順にソートする
ソートしたデータを補正予測確率の小さい順から100ブロックに分ける
なんでブロックに分けるのかというと、データ数を同じにして、その平均や誤差を使うためです。
ブロックサイズはデータ数/100
ブロックごとに勝率,連対率,複勝率を計算して
100ブロックをX軸
勝率(青),連対率(赤),複勝率(緑)をY軸にとりグラフを描く、そのグラフを眺めて回帰式を決定する
回帰式は直線回帰ではなさそうだなぁ、回帰式に指数関数を選択するのかな？
そのままデータを使っちゃう手もあるけど、かなりの誤差ありそうなのでRで回帰式を作る予定
今日はここまでAI予測確率はもう少しだ