【結論】競馬予測モデルを検証用研究として構築する
競馬予測AIは勝利を保証するものではなく、時系列Dataを使った不確実な予測実験です。
Random splitを使うと未来情報が学習へ混入するため、開催日順のTrain・Validation・Test分割を使います。
AccuracyだけでなくCalibration、Log loss、Baseline、手数料相当、Data driftを評価します。
# ターミナルで実行：環境を固定
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install pandas scikit-learn
pip freeze > requirements-lock.txt
# ターミナルで実行：時系列分割で学習
python train.py --data fixtures/races.csv --split-date 2025-01-01 --seed 42
# ターミナルで実行：未知期間だけで評価
python evaluate.py --model model.joblib --data fixtures/holdout.csv具体的な手順・設定方法
予測時点で利用可能だった特徴量だけを選びます。
開催日順にDataを分割します。
単純Baselineと比較し、Calibrationを確認します。
Model cardへ対象期間、Data source、限界、禁止用途を記載します。
実践プロンプト / 活用テクニック
# 起動後のセッション内で入力
train.pyを監査してください。
Target leakage、未来情報、重複馬、時系列分割、Class imbalance、Calibrationを確認してください。
勝率や収益を保証せず、必要な修正計画だけを提示してください。注意点・よくあるエラーと対処法
Oddsや結果確定後の情報を特徴量へ混ぜると重大なLeakageになります。
Backtestの好成績は将来の利益を保証しません。
未成年者利用、依存症対策、地域の賭博法、事業者規約を順守してください。