コラム

競馬データを実際に分析して分かったことを記事にまとめています。予測モデルを作る過程で見えてきた、データから見た競馬の姿です。

1分35秒は速いのか。異なるコース・馬場・距離で走った馬を比べるために、タイムをどう補正するのか。スピード指数の考え方を解説します。

芝の強豪がダートで凡走するのはなぜか。データ上、芝とダートで求められる資質はどう違うのか。予測モデルを面ごとに分けるに至った経緯を書きます。

機械学習で市場に勝てるのか。オッズ帯別に回収率を検証して分かった、市場の効率性と、わずかに残る歪みについて。

「1着になる確率」が分かれば「3着以内に入る確率」も計算できます。順位確率モデルの仕組みと、その限界を解説します。