「14 機械は人間に勝てるか？ その7」の続きです。
機械（馬ツモ競馬予測システム）の的中率も回収率も同時に伸ばすには、人間の予想とは離れて、機械独自の予測要因を発見することが鍵だと述べました。しかし、これは超難問です。
現在の機械では、流石にそこまではできておらず、予測要因は、現在の競馬予想要因を踏襲しているだけです。無論、コンピュータで計算させているので、人間より定量的にまた精密に予測している面はあると思います。
機械独自の予測要因を打ち出すには、現状での予測前提知識（レース前日以前のレース戦績＋レース前日時点でのレース出馬表）では不可能かもしれません。当日情報（馬体重・天候・馬場状態・パドック等）が必要かもしれません。また、JRAが提供する以外の情報（湿度・雨量・風向・風力等）が有効になるかもしれません。やはり、どこぞのサイトで宣伝されている裏情報が必要なのかもしれません。
しかしデータマイニング
のそもそもの目的は、まさに ココにあるわけですので、これは、本当に今後の挑戦となるでしょう。
「12 機械は人間に勝てるか？ その6」の続きです。
前々回に、馬ツモ競馬予測システムは予測アルゴリズムを変更することによって的中率をアップできるのですが、その場合回収率がダウンしてしまうということを述べました。
今回はこれについて議論します。これまでの議論で何度もお話ししてきたように、馬ツモ競馬予測システムはオッズを考慮しない純粋な着順予測システムであることを忘れてはいけません。従って、馬ツモ競馬予測システムは、回収率には直接的には関与してないのですが、回収率ダウンの原因は、機械の予測が人間の予想（一番人気予想）に近付いているからだと思います。
的中率も回収率もアップするためには、人間の予想（一番人気予想）から離れた、機械独自の予測要因を発見することが鍵といえます。下図でいえば、薄赤の部分を減らして、赤い部分を増やす方策を打ち出すことです。
次回に続く。
