2022/10/06の予測結果

自動投票プログラムの稼働実績です。

本日の収支

本日の収支合計：-2,040円（戻11,060円-賭13,100円）回収率84.43%

• 中日（なかび）の収支合計：-760円（戻10,740円-賭11,500円）回収率93.39%
• 初日開催である場の収支合計：0円（戻0円-賭0円）回収率0.00%
• 最終日開催である場の収支合計：-1,280円（戻320円-賭1,600円）回収率20.00%

収支一覧を展開

場	場コード	グレード	タイトル	開催日	賭金	払戻金	収支
江戸川	03	一般	ういちの江戸川ナイスぅ〜っ！カップ	３日目	1600	2630	1030
蒲郡	07	一般	幸田町長杯争奪　秋の美味　筆柿レース	３日目	3300	5050	1750
三国	10	一般	福井パールライスカップ〜新米いちほまれ争奪戦〜	２日目	300	0	-300
住之江	12	一般	スポニチ杯争奪第５６回住之江選手権競走	５日目	100	0	-100
宮島	17	Ｇ３	マンスリーＢＯＡＴＲＡＣＥ杯宮島プリンセスカップ	最終日	1000	0	-1000
徳山	18	一般	楽天銀行杯争奪戦	４日目	2800	0	-2800
下関	19	一般	ミッドナイトレース第４戦トランスワードトロフィー	最終日	600	320	-280
福岡	22	一般	福岡Ｗｉｎｎｅｒ決戦！　福岡Ｊ・アンクラス杯	２日目	3400	3060	-340

江戸川（場コード：03）

（一般）ういちの江戸川ナイスぅ〜っ！カップ ３日目
収支は1,030円でした。

投票結果

所定の条件を満足した次の予測機*を予想に使いました。

• kr1(crossentropy)
  舟券の買い方：triple-single
• cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)
  舟券の買い方：triple-single
• cb1(F1)+lg2(Precision)
  舟券の買い方：1st-fix2

* 当該プールの過去31日間実績データに対してシミュレーションを行って成績が良かったもの

投票結果一覧を展開

#	予測機	予測	賭金	払戻金	status*	収支
01	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	2-5-1	100	0	ToBeBet	-100
01	cb1(F1)+lg2(Precision)	2-1-6; 2-6-1	200	0	NotBet	-200
01	kr1(crossentropy)	1-5-2	100	0	ToBeBet	-100
02	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-4-2	100	0	ToBeBet	-100
02	cb1(F1)+lg2(Precision)	2-1-4; 2-4-1	200	0	NotBet	-200
02	kr1(crossentropy)	1-4-3	100	0	ToBeBet	-100
03	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-6-2	100	0	ToBeBet	-100
03	cb1(F1)+lg2(Precision)	2-1-5; 2-5-1	200	0	NotBet	-200
04	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
04	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
05	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-5-2	100	0	ToBeBet	-100
05	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
05	kr1(crossentropy)	1-4-2	100	0	ToBeBet	-100
06	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	2-1-3	100	1270	ToBeBet	1170
06	cb1(F1)+lg2(Precision)	2-1-3; 2-3-1	200	1270	NotBet	1070
07	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-2-5	100	0	ToBeBet	-100
07	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
08	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-4-5	100	0	ToBeBet	-100
08	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-4-5; 1-5-4	200	0	NotBet	-200
09	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-2-3	100	680	ToBeBet	580
09	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	680	NotBet	480
09	kr1(crossentropy)	1-2-3	100	680	ToBeBet	580
10	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-2-5	100	0	ToBeBet	-100
10	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
11	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-3-2	100	0	ToBeBet	-100
11	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
12	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
12	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200

* statusは、賭けが行われたかどうかを示しています。'ToBeBet'もしくは'SUCCESS'と表記されていれば、バックテストに基づいて賭けを行うべきと判断された事を意味しています。

バックテスト結果を展開する

予測機（kr1(crossentropy)）

2種のCNN (Convolutional Neural Network)を用いた予測器で、損失関数としてcrossentropyを用いています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：1100

払戻金：4010

予測収支：2910

予測回収率：364.54545454545456%

予測機（cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)）

3種の予測器（cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)）を組合せた予測器です。

バックテスト結果

掛金：1700

払戻金：9850

予測収支：8150

予測回収率：579.4117647058823%

予測機（cb1(F1)+lg2(Precision)）

2種の予測器（cb1(F1)+lg2(Precision)）を組合せた予測器です。

バックテスト結果

掛金：2800

払戻金：10310

予測収支：7510

予測回収率：368.21428571428567%

蒲郡（場コード：07）

（一般）幸田町長杯争奪　秋の美味　筆柿レース ３日目
収支は1,750円でした。

投票結果

所定の条件を満足した次の予測機*を予想に使いました。

• cb3(F1simple)
  舟券の買い方：1st-fix2
• cb1(F1)+lg2(Precision)
  舟券の買い方：triple-single
• cb1(F1)+lg2(Precision)
  舟券の買い方：1st-fix2

* 当該プールの過去31日間実績データに対してシミュレーションを行って成績が良かったもの

投票結果一覧を展開

#	予測機	予測	賭金	払戻金	status*	収支
01	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-6; 1-6-3	200	0	ToBeBet	-200
01	cb3(F1simple)	1-2-4; 1-4-2	200	0	ToBeBet	-200
02	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	1600	ToBeBet	1400
02	cb3(F1simple)	1-2-4; 1-4-2	200	1600	NotBet	1400
03	cb1(F1)+lg2(Precision)	4-1-6; 4-6-1	200	0	ToBeBet	-200
03	cb3(F1simple)	5-1-4; 5-4-1	200	0	NotBet	-200
04	cb1(F1)+lg2(Precision)	3-2-4; 3-4-2	200	0	ToBeBet	-200
04	cb3(F1simple)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
05	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	0	ToBeBet	-200
05	cb3(F1simple)	3-1-2; 3-2-1	200	0	NotBet	-200
06	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-6; 1-6-2	200	0	ToBeBet	-200
06	cb3(F1simple)	2-1-4; 2-4-1	200	0	NotBet	-200
07	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-4; 1-4-3	200	960	ToBeBet	760
07	cb3(F1simple)	1-4-5; 1-5-4	200	0	NotBet	-200
08	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	ToBeBet	-200
08	cb3(F1simple)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
09	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-4-5; 1-5-4	200	0	ToBeBet	-200
09	cb3(F1simple)	1-4-6; 1-6-4	200	0	NotBet	-200
10	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-4; 1-4-3	200	2490	ToBeBet	2290
10	cb3(F1simple)	1-4-5; 1-5-4	200	0	ToBeBet	-200
11	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-5; 1-5-2	200	0	ToBeBet	-200
11	cb3(F1simple)	1-2-5; 1-5-2	200	0	ToBeBet	-200
12	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-5; 1-5-3	200	0	ToBeBet	-200
12	cb3(F1simple)	1-4-5; 1-5-4	200	0	ToBeBet	-200

* statusは、賭けが行われたかどうかを示しています。'ToBeBet'もしくは'SUCCESS'と表記されていれば、バックテストに基づいて賭けを行うべきと判断された事を意味しています。

バックテスト結果を展開する

予測機（cb3(F1simple)）

特徴量を簡略化した、2種のCatBoostClassifierを用いた予測器で、f1スコアを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：800

払戻金：11930

予測収支：11130

予測回収率：1491.25%

予測機（cb1(F1)+lg2(Precision)）

2種の予測器（cb1(F1)+lg2(Precision)）を組合せた予測器です。

バックテスト結果

掛金：4100

払戻金：12540

予測収支：8440

予測回収率：305.8536585365854%

予測機（cb1(F1)+lg2(Precision)）

2種の予測器（cb1(F1)+lg2(Precision)）を組合せた予測器です。

バックテスト結果

掛金：8400

払戻金：38960

予測収支：30560

予測回収率：463.80952380952385%

三国（場コード：10）

（一般）福井パールライスカップ〜新米いちほまれ争奪戦〜 ２日目
収支は-300円でした。

投票結果

所定の条件を満足した次の予測機*を予想に使いました。

• cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)
  舟券の買い方：triple-single
• cb1(F1)+lg1(F1)
  舟券の買い方：1st-fix2
• cb1(F1)+cb3(F1simple)
  舟券の買い方：1st-fix2
• cb1(F1)+lg2(Precision)
  舟券の買い方：1st-fix2

* 当該プールの過去31日間実績データに対してシミュレーションを行って成績が良かったもの

投票結果一覧を展開

#	予測機	予測	賭金	払戻金	status*	収支
01	cb1(F1)+cb3(F1simple)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
01	cb1(F1)+lg1(F1)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
01	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
02	cb1(F1)+cb3(F1simple)	1-2-3; 1-3-2	200	440	NotBet	240
02	cb1(F1)+lg1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
02	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
03	cb1(F1)+cb3(F1simple)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
03	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-3-2	100	0	ToBeBet	-100
03	cb1(F1)+lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
03	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
04	cb1(F1)+cb3(F1simple)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
04	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-3-2	100	0	ToBeBet	-100
04	cb1(F1)+lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
04	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
05	cb1(F1)+cb3(F1simple)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
05	cb1(F1)+lg1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
05	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
06	cb1(F1)+cb3(F1simple)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
06	cb1(F1)+lg1(F1)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
06	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
07	cb1(F1)+cb3(F1simple)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
07	cb1(F1)+lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
07	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
08	cb1(F1)+cb3(F1simple)	2-1-4; 2-4-1	200	0	NotBet	-200
08	cb1(F1)+lg1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
08	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
09	cb1(F1)+cb3(F1simple)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
09	cb1(F1)+lg1(F1)	3-1-4; 3-4-1	200	0	NotBet	-200
09	cb1(F1)+lg2(Precision)	3-2-4; 3-4-2	200	0	NotBet	-200
10	cb1(F1)+cb3(F1simple)	3-1-2; 3-2-1	200	0	NotBet	-200
10	cb1(F1)+lg1(F1)	3-1-2; 3-2-1	200	0	NotBet	-200
10	cb1(F1)+lg2(Precision)	3-1-2; 3-2-1	200	0	NotBet	-200
11	cb1(F1)+cb3(F1simple)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
11	cb1(F1)+lg1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
11	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-6; 1-6-3	200	0	NotBet	-200
12	cb1(F1)+cb3(F1simple)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
12	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
12	cb1(F1)+lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
12	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200

* statusは、賭けが行われたかどうかを示しています。'ToBeBet'もしくは'SUCCESS'と表記されていれば、バックテストに基づいて賭けを行うべきと判断された事を意味しています。

バックテスト結果を展開する

予測機（cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)）

3種の予測器（cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)）を組合せた予測器です。

バックテスト結果

掛金：2200

払戻金：6930

予測収支：4730

予測回収率：315.0%

予測機（cb1(F1)+lg1(F1)）

バックテスト結果

掛金：9000

払戻金：55560

予測収支：46560

予測回収率：617.3333333333333%

予測機（cb1(F1)+cb3(F1simple)）

2種の予測器（cb1(F1)+cb3(F1simple)）を組合せた予測器です。

バックテスト結果

掛金：9800

払戻金：50100

予測収支：40300

予測回収率：511.2244897959184%

予測機（cb1(F1)+lg2(Precision)）

2種の予測器（cb1(F1)+lg2(Precision)）を組合せた予測器です。

バックテスト結果

掛金：10800

払戻金：67310

予測収支：56510

予測回収率：623.2407407407408%

住之江（場コード：12）

（一般）スポニチ杯争奪第５６回住之江選手権競走 ５日目
収支は-100円でした。

投票結果

所定の条件を満足した次の予測機*を予想に使いました。

• lg2(Precision)
  舟券の買い方：triple-single
• kr1(crossentropy)
  舟券の買い方：1st-fix2
• lg2(Precision)
  舟券の買い方：1st-fix2
• cb1(F1)
  舟券の買い方：1st-fix2

* 当該プールの過去31日間実績データに対してシミュレーションを行って成績が良かったもの

投票結果一覧を展開

#	予測機	予測	賭金	払戻金	status*	収支
01	cb1(F1)-top3	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
01	kr1(crossentropy)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
02	cb1(F1)-top3	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
02	kr1(crossentropy)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
02	lg1(F1)	1-2-4	100	0	ToBeBet	-100
03	cb1(F1)-top3	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
03	kr1(crossentropy)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
04	cb1(F1)-top3	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
04	kr1(crossentropy)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
05	cb1(F1)-top3	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
05	kr1(crossentropy)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
06	cb1(F1)-top3	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
06	kr1(crossentropy)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
07	cb1(F1)-top3	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
07	kr1(crossentropy)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
08	cb1(F1)-top3	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
08	kr1(crossentropy)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
09	cb1(F1)-top3	1-2-3; 1-3-2	200	1090	NotBet	890
09	kr1(crossentropy)	1-2-3; 1-3-2	200	1090	NotBet	890
10	cb1(F1)-top3	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
10	kr1(crossentropy)	1-2-6; 1-6-2	200	0	NotBet	-200
11	cb1(F1)-top3	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
11	kr1(crossentropy)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
12	cb1(F1)-top3	1-2-4; 1-4-2	200	1680	NotBet	1480
12	kr1(crossentropy)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200

* statusは、賭けが行われたかどうかを示しています。'ToBeBet'もしくは'SUCCESS'と表記されていれば、バックテストに基づいて賭けを行うべきと判断された事を意味しています。

バックテスト結果を展開する

予測機（lg2(Precision)）

2種のLightGBMClassifierを用いた予測器で、Precisionを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：800

払戻金：2950

予測収支：2150

予測回収率：368.75%

予測機（kr1(crossentropy)）

2種のCNN (Convolutional Neural Network)を用いた予測器で、損失関数としてcrossentropyを用いています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：5800

払戻金：17060

予測収支：11260

予測回収率：294.13793103448273%

予測機（lg2(Precision)）

2種のLightGBMClassifierを用いた予測器で、Precisionを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：6500

払戻金：15330

予測収支：8830

予測回収率：235.84615384615387%

予測機（cb1(F1)）

2種のCatBoostClassifierを用いた予測器で、f1スコアを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：7700

払戻金：18070

予測収支：10370

予測回収率：234.67532467532467%

宮島（場コード：17）

（Ｇ３）マンスリーＢＯＡＴＲＡＣＥ杯宮島プリンセスカップ 最終日
収支は-1,000円でした。

投票結果

所定の条件を満足した次の予測機*を予想に使いました。

• lg1(F1)
  舟券の買い方：1st-fix2

* 当該プールの過去31日間実績データに対してシミュレーションを行って成績が良かったもの

投票結果一覧を展開

#	予測機	予測	賭金	払戻金	status*	収支
02	lg1(F1)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
03	lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
04	lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
05	lg1(F1)	1-3-6; 1-6-3	200	0	ToBeBet	-200
06	lg1(F1)	1-2-5; 1-5-2	200	0	ToBeBet	-200
07	lg1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	ToBeBet	-200
08	lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	640	NotBet	440
10	lg1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
11	lg1(F1)	1-4-5; 1-5-4	200	0	ToBeBet	-200
12	lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	ToBeBet	-200

* statusは、賭けが行われたかどうかを示しています。'ToBeBet'もしくは'SUCCESS'と表記されていれば、バックテストに基づいて賭けを行うべきと判断された事を意味しています。

バックテスト結果を展開する

予測機（lg1(F1)）

2種のLightGBMClassifierを用いた予測器で、f1スコアを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：9300

払戻金：28330

予測収支：19030

予測回収率：304.6236559139785%

徳山（場コード：18）

（一般）楽天銀行杯争奪戦 ４日目
収支は-2,800円でした。

投票結果

所定の条件を満足した次の予測機*を予想に使いました。

• kr1(crossentropy)
  舟券の買い方：triple-single
• cb3(F1simple)
  舟券の買い方：triple-single
• cb1(F1)+lg2(Precision)
  舟券の買い方：1st-fix2
• kr1(crossentropy)
  舟券の買い方：1st-fix2

* 当該プールの過去31日間実績データに対してシミュレーションを行って成績が良かったもの

投票結果一覧を展開

#	予測機	予測	賭金	払戻金	status*	収支
01	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-3-5	100	0	ToBeBet	-100
01	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-5	100	0	ToBeBet	-100
02	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-3-5	100	0	ToBeBet	-100
02	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-5	100	0	ToBeBet	-100
03	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
03	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-2	100	0	ToBeBet	-100
03	svm-top3	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
04	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-3-4	100	0	ToBeBet	-100
04	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-4	100	0	ToBeBet	-100
05	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
05	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
05	svm-top3	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
06	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-3-4	100	0	ToBeBet	-100
06	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-4	100	0	ToBeBet	-100
06	svm-top3	1-3-4	100	0	ToBeBet	-100
07	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-2-4	100	0	ToBeBet	-100
07	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-4	100	0	ToBeBet	-100
08	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-4-2	100	0	ToBeBet	-100
08	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-2	100	0	ToBeBet	-100
09	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
09	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
09	svm-top3	3-1-2	100	0	ToBeBet	-100
10	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-4-3	100	0	ToBeBet	-100
10	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-4-3	100	0	ToBeBet	-100
11	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-2-5	100	0	ToBeBet	-100
11	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-3-5	100	0	ToBeBet	-100
12	cb1(F1)+cb3(F1simple)+lg1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100
12	cb1(F1)+lg2(Precision)	1-2-3	100	0	ToBeBet	-100

* statusは、賭けが行われたかどうかを示しています。'ToBeBet'もしくは'SUCCESS'と表記されていれば、バックテストに基づいて賭けを行うべきと判断された事を意味しています。

バックテスト結果を展開する

予測機（kr1(crossentropy)）

2種のCNN (Convolutional Neural Network)を用いた予測器で、損失関数としてcrossentropyを用いています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：1600

払戻金：5480

予測収支：3880

予測回収率：342.5%

予測機（cb3(F1simple)）

特徴量を簡略化した、2種のCatBoostClassifierを用いた予測器で、f1スコアを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：1600

払戻金：3820

予測収支：2220

予測回収率：238.75000000000003%

予測機（cb1(F1)+lg2(Precision)）

2種の予測器（cb1(F1)+lg2(Precision)）を組合せた予測器です。

バックテスト結果

掛金：2100

払戻金：13820

予測収支：11720

予測回収率：658.0952380952381%

予測機（kr1(crossentropy)）

2種のCNN (Convolutional Neural Network)を用いた予測器で、損失関数としてcrossentropyを用いています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：6300

払戻金：10500

予測収支：4200

予測回収率：166.66666666666669%

下関（場コード：19）

（一般）ミッドナイトレース第４戦トランスワードトロフィー 最終日
収支は-280円でした。

投票結果

所定の条件を満足した次の予測機*を予想に使いました。

• kr1(crossentropy)
  舟券の買い方：1st-fix2
• lg2(Precision)
  舟券の買い方：1st-fix2
• cb1(F1)
  舟券の買い方：1st-fix2
• lg2(Precision)
  舟券の買い方：triple-single

* 当該プールの過去31日間実績データに対してシミュレーションを行って成績が良かったもの

投票結果一覧を展開

#	予測機	予測	賭金	払戻金	status*	収支
01	cb1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
01	kr1(crossentropy)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
01	lg2(Precision)	1-3-5; 1-5-3	200	0	NotBet	-200
02	cb1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
02	kr1(crossentropy)	1-3-5; 1-5-3	200	0	ToBeBet	-200
02	lg2(Precision)	1-2-6; 1-6-2	200	0	NotBet	-200
03	cb1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
03	kr1(crossentropy)	1-2-5; 1-5-2	200	0	ToBeBet	-200
03	lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
04	cb1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	320	NotBet	120
04	kr1(crossentropy)	1-2-3; 1-3-2	200	320	ToBeBet	120
04	lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	320	NotBet	120
05	cb1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
05	kr1(crossentropy)	1-2-6; 1-6-2	200	0	NotBet	-200
05	lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
06	cb1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
06	kr1(crossentropy)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
06	lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
07	cb1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
07	kr1(crossentropy)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
07	lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
08	cb1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	740	NotBet	540
08	kr1(crossentropy)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
08	lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	740	NotBet	540
09	cb1(F1)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
09	kr1(crossentropy)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
09	lg2(Precision)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
10	cb1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
10	kr1(crossentropy)	1-2-3; 1-3-2	200	0	NotBet	-200
10	lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
11	cb1(F1)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200
11	kr1(crossentropy)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
11	lg2(Precision)	1-3-4; 1-4-3	200	0	NotBet	-200

* statusは、賭けが行われたかどうかを示しています。'ToBeBet'もしくは'SUCCESS'と表記されていれば、バックテストに基づいて賭けを行うべきと判断された事を意味しています。

バックテスト結果を展開する

予測機（kr1(crossentropy)）

2種のCNN (Convolutional Neural Network)を用いた予測器で、損失関数としてcrossentropyを用いています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：4100

払戻金：9930

予測収支：5830

予測回収率：242.1951219512195%

予測機（lg2(Precision)）

2種のLightGBMClassifierを用いた予測器で、Precisionを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：6000

払戻金：17300

予測収支：11300

予測回収率：288.3333333333333%

予測機（cb1(F1)）

2種のCatBoostClassifierを用いた予測器で、f1スコアを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：10400

払戻金：38180

予測収支：27780

予測回収率：367.1153846153846%

予測機（lg2(Precision)）

2種のLightGBMClassifierを用いた予測器で、Precisionを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：1300

払戻金：3410

予測収支：2110

予測回収率：262.3076923076923%

福岡（場コード：22）

（一般）福岡Ｗｉｎｎｅｒ決戦！　福岡Ｊ・アンクラス杯 ２日目
収支は-340円でした。

投票結果

所定の条件を満足した次の予測機*を予想に使いました。

• lg2(Precision)
  舟券の買い方：1st-fix2
• lg1(F1)
  舟券の買い方：1st-fix2
• lg2(Precision)
  舟券の買い方：triple-single
• cb1(F1)
  舟券の買い方：1st-fix2

* 当該プールの過去31日間実績データに対してシミュレーションを行って成績が良かったもの

投票結果一覧を展開

#	予測機	予測	賭金	払戻金	status*	収支
01	cb1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	1020	ToBeBet	820
01	lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	1020	ToBeBet	820
01	lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	1020	ToBeBet	820
02	cb1(F1)	1-2-5; 1-5-2	200	0	NotBet	-200
02	lg1(F1)	1-3-5; 1-5-3	200	0	NotBet	-200
02	lg2(Precision)	1-3-5; 1-5-3	200	0	NotBet	-200
03	cb1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
03	lg1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
03	lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
04	cb1(F1)	1-2-5; 1-5-2	200	0	ToBeBet	-200
04	lg1(F1)	1-4-5; 1-5-4	200	0	ToBeBet	-200
04	lg2(Precision)	1-3-4; 1-4-3	200	0	ToBeBet	-200
05	cb1(F1)	1-4-6; 1-6-4	200	0	NotBet	-200
05	lg1(F1)	1-3-6; 1-6-3	200	0	NotBet	-200
05	lg2(Precision)	1-3-6; 1-6-3	200	0	NotBet	-200
06	cb1(F1)	1-3-5; 1-5-3	200	1400	NotBet	1200
06	lg1(F1)	1-3-5; 1-5-3	200	1400	NotBet	1200
06	lg2(Precision)	1-3-5; 1-5-3	200	1400	NotBet	1200
07	cb1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	460	NotBet	260
07	lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	460	NotBet	260
07	lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
08	cb1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	ToBeBet	-200
08	lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	ToBeBet	-200
08	lg2(Precision)	1-2-3; 1-3-2	200	0	ToBeBet	-200
09	cb1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	ToBeBet	-200
09	lg1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	ToBeBet	-200
09	lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	ToBeBet	-200
10	cb1(F1)	1-2-5; 1-5-2	200	0	ToBeBet	-200
10	lg1(F1)	1-2-3; 1-3-2	200	0	ToBeBet	-200
10	lg2(Precision)	1-2-4; 1-4-2	200	0	ToBeBet	-200
11	cb1(F1)	1-2-4; 1-4-2	200	0	NotBet	-200
11	lg1(F1)	2-1-4; 2-4-1	200	0	NotBet	-200
11	lg2(Precision)	2-1-4; 2-4-1	200	0	NotBet	-200
12	cb1(F1)	1-3-4; 1-4-3	200	0	ToBeBet	-200
12	lg1(F1)	1-3-5; 1-5-3	200	0	ToBeBet	-200
12	lg2(Precision)	1-3-5; 1-5-3	200	0	NotBet	-200

* statusは、賭けが行われたかどうかを示しています。'ToBeBet'もしくは'SUCCESS'と表記されていれば、バックテストに基づいて賭けを行うべきと判断された事を意味しています。

バックテスト結果を展開する

予測機（lg2(Precision)）

2種のLightGBMClassifierを用いた予測器で、Precisionを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：11800

払戻金：22030

予測収支：10230

予測回収率：186.6949152542373%

予測機（lg1(F1)）

2種のLightGBMClassifierを用いた予測器で、f1スコアを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：14200

払戻金：25130

予測収支：10930

予測回収率：176.9718309859155%

予測機（lg2(Precision)）

2種のLightGBMClassifierを用いた予測器で、Precisionを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：6200

払戻金：12660

予測収支：6460

予測回収率：204.19354838709677%

予測機（cb1(F1)）

2種のCatBoostClassifierを用いた予測器で、f1スコアを最大化するように訓練されています。1着の艇を予測する分類器と、3着以内の艇を予測する分類器を組合せています。

バックテスト結果

掛金：3400

払戻金：5670

予測収支：2270

予測回収率：166.76470588235296%