Track record / 競艇
市場より正確に読めているか、
全期間そのまま出します。
このページは期待を作るためのものではありません。モデルが市場(オッズ)より正確だったかを示す唯一の指標 edge を、良い期間だけ切り出さずに全日分公開します。edge がマイナスなら、モデルはまだ市場に勝てていません。そのときも、そう書きます。
Summary
直近14日 と 全期間
読み込み中…
日次 edge の推移
帯 = 95%信頼区間読み込み中…
日次 edge
95%信頼区間
edge 0(市場と同等)
日別の内訳
新しい順読み込み中…
Methodology
この数字の読み方
- edge = logloss(市場) − logloss(モデル)
- log loss は確率予測の採点方法で、小さいほど良い指標です。市場(オッズから作った含意確率)の log loss から、モデルの log loss を引いたものが edge。edge が正なら、そのレース群ではモデルの確率のほうが市場より正確だった、ということです。
- なぜ的中率や回収率ではなく edge なのか
- 的中率は「1号艇を買い続ける」だけでも5割を超えます。回収率は当たり外れの分散が大きく、数か月でも偶然に支配されます。予測の良し悪しを最短で切り分けられるのは、確率そのものを採点する log loss です。回収率はこのサイトでは訴求に使いません。
- 信頼区間(CI)とは
- 日単位のクラスタ bootstrap による95%区間です。ざっくり言えば「同じような期間をもう一度観測したら、edge はこの範囲に収まりそう」という幅。区間が 0 をまたいでいる間は、edge が正か負かを断定できません。点推定だけを見て勝った・負けたと言うのは誤りです。
- hit_top1
- モデルが最も1着確率が高いと判断した艇が、実際に1着だった割合。参考値です。競艇では1号艇が構造的に強いため、この数字が5割を超えること自体には意味がありません。
- 未来のデータを使っていないこと
- 各レースの特徴量は、そのレースの締切時点で公開されている情報だけから作ります。直近成績も開催日より前のデータのみで集計します(データリーク対策)。モデルの再学習日は日次ペイロードの
model_train_toに入っています。 - オッズの扱い
- 市場含意確率は単勝オッズの逆数を正規化して自分で算出した派生値です。生のオッズ値はこのサイトで再配布しません。
検証の詳しい定義は edgeとは何か と log lossの読み方 で解説しています。