正直予想
回収率単勝99複勝112

AIモデルの仕組み

V13 ルーター型 × V14 アンサンブル の2層構成。賭式ごとに最適なモデルで予想を出す技術詳細。

結論: 単勝・複勝はV14 アンサンブル(LightGBM × XGBoost × CatBoost)、3連単・3連複はV13 ルーター(賭式別専用モデル)で予想。Optuna でハイパーパラメータ自動チューニング、Isotonic でキャリブレーション。

2層構成の意図

単勝・複勝は艇の勝率を直接予測すれば良いシンプルな問題ですが、3連単・3連複は組み合わせ問題(6艇から3艇の順列=120通り)で、専用モデルで予測した方が精度が出ます。

そこで、賭式ごとに最適なモデルを組み合わせる「ルーター型」を採用しています。

V14: 単勝・複勝アンサンブル

V14 は単勝/複勝の確率を予測する複数モデルのアンサンブルです:

特徴量(数百次元)

V13: 3連単・3連複ルーター

V13 は賭式別の専用モデルを「ルーター」が振り分ける構成:

Optuna ハイパーパラメータ自動チューニング

各モデルの学習率/木の深さ/正則化係数等を、Optuna のベイズ最適化で自動探索します。 手動チューニングと比べて、過学習を避けつつ高精度を実現できます。

Isotonic キャリブレーション

機械学習モデルが出す「30%」という予測確率は、実際には30%でないことが多い(過信 or 過小評価)。 Isotonic Regression で過去の的中率と突き合わせて補正し、「30%」=「実際に30%当たる」状態にします。

これによって、期待値計算(確率×オッズ)が正確になり、賭けるべき買い目の判定精度が上がります。

予測のタイミング(Phase1 / Phase2)

Phase1: 締切5分前

展示タイムを取り込んでモデル予測。期待値プラスの買い目を「賭けるべき推奨」として DB保存。

Phase2: 締切30秒前

オッズの最終確認。市場の動きで期待値がマイナスに転落した推奨は取り下げ、必要に応じて買い増し。

監視・改善ループ

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