概要

機械学習の自習用リポジトリ
テーマを競馬予想としてロジスティック回帰を行う

動作環境

• Python 3.10

セットアップ

Rye をインストール

• https://rye-up.com/guide/installation/

※ 他のツールを使いたい場合はそれで代用も可能

リポジトリを clone

$ git clone git@github.com:k0kishima/machine_learning_hands_on.git

パッケージインストール

$ rye sync

運用

データの入手

引数は対象の年

$ python scripts/netkeiba/download_race_pages.py 2019

結構時間かかるので注意

100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8400/8400 [2:50:47<00:00,  1.22s/it]

スクレイピング

DataFrame を pickle で保存（素振りなので移植性や再利用性は特に気にしない）

$ python scripts/netkeiba/create_race_result_data_frame.py

予想の実施

jupyter lab を起動しておく

$ source .venv/bin/activate
$ python -m jupyter lab

http://localhost:8888/ へアクセスし、以下の NoteBook を実行する

logistic_regression_exam.ipynb

その他

参考資料

• 競馬予想で始める機械学習〜完全版〜
• 【競馬予想 AI】Python で正規表現を使って競馬データを加工する【機械学習】 - YouTube