はじめ方

特徴量：予測モデルに渡す約1,000個の材料

デフォルトのモデルは、1頭ごとに約1,000個の特徴量（モデルに渡す数値の材料）から着順を予測します。材料は、今回のレースの条件と馬の状態、過去6走の内容、馬・騎手・調教師・血統の成績、RI・レーティング・PageRankの各指標です。

特徴量のグループ

グループ主な内容
今回のレースと馬頭数・馬番・距離・性齢・斤量・ブリンカー・騎手や調教師の乗り替わり・休み明け・条件の変化・調教の偏差値・コースの特徴・過去のコーナーの位置・脚質の割合・予想ペース
過去6走1走前〜6走前のそれぞれについて、コース・距離・馬場・頭数・馬番・コーナーの通過順・タイム差・PCI・馬体重・斤量・ペースの有利不利・RI・FI・LI
馬の成績同じトラック・同じ距離・同じ競馬場・同じ条件・直近180日などに絞った勝率・連対率・複勝率
騎手同じトラック・同じ競馬場・直近30日・直近60日などに絞った騎手の成績
調教師同じトラック・同じローテーション・同じ条件変更・騎手の変更などに絞った調教師の成績
調教師＋騎手その調教師とその騎手の組み合わせの成績
種牡馬・母の父父・母の父の産駒の成績と、得意な距離との差
騎手の脚質その騎手が逃げ・先行・差し・追込に回る割合と、コーナーの平均の位置
RIレース前の力・予想RI・前走のRI・近3走の最高のRI
FI・LIFI・LIのレース前の力・予想・前走・近3走の最高と、過去6走のFI・LI
適性・展開予想同じトラック・近い距離でのRI・FI・LIの出来と、出走馬のFIから算出した予想ペース
レーティングレース前のレーティングと、基準の数値との差
PageRankPageRankと、出走馬の平均との差
1段目の予測逃げ・先行の確率と、レースの中での順位・偏差値（2段目だけ）

同じ数値の4つの形

成績や指標の多くは同じ数値を次の形に加工して渡します。数値そのものだけでは、そのレースの相手関係が分からないからです。

勝率・連対率・複勝率は、出走の回数が少ないと極端な数値になります。そこで全体の平均に近づける平滑化をした率も渡します。

含めない数値：レースの結果

今回のレースの着順・人気・オッズ・通過順・タイム差のように、レースの結果に当たる列は特徴量にできません。過去の走の人気・着順・オッズもモデルには渡していません。

特徴量の全リスト

モデルの特徴量に使用できる数値は約4,000個あります。デフォルトのモデルが使用しているのは、このうち約1,000個です。全部の一覧は特徴量の全リストのページにあります。この中から特徴量を自由に追加・削除してモデルを作成できます。

特徴量辞書による確認

[表示] - [特徴量辞書] では、モデルごとに、使用している特徴量の日本語の名前とグループを一覧で確認できます。特徴量の選び直しは予測モデルのページで説明している学習の画面で操作します。

次は集計：条件を選択して予測や成績を集計します。