AI予想研究所について
BOAT EDGE AI の予測ロジック、特徴量、バックテスト、通知AIの改善過程を整理する研究ページです。
扱うテーマ
- 全場学習モデルと場別アンサンブルの比較
- 2連単、3連単の予測精度と回収率
- 展示情報、オッズ、当日傾向の使い方
- Race Gate による買うレース選別
- 通知AIによる最終通知判断
研究メモ
モデルの追加よりも、欠損の少ないデータ収集、未来リークの防止、確率校正、見送り条件の検証を重視します。BOAT EDGE AI で使っているモデル、特徴量、バックテスト、確率校正、通知AIの考え方を整理するページです。予測結果だけでなく、なぜ買い候補になったのか、なぜ見送ったのかを検証します。
扱うテーマ
・2連単、3連単のモデル比較
・全場学習モデルと場別アンサンブル
・Race Gate による買うレース選別
・Value BUY とオッズ条件
・通知AIのしきい値最適化
・場別、R別、日別の成績分析