【경마 AI 검증 기록】 260517: 빅토리아 마일 (도쿄 11R)

요약

본 기사는 직접 제작한 경마 예측 모델의 성능을 실제 GI 레이스에 적용하여 검증하고 그 결과를 기록한 내용입니다. 작성자는 LightGBM 알고리즘을 기반으로 '스피드 지수 예측'과 '3착 이내 예측' 두 가지 모델을 구축했으며, 과거 중앙 경마 데이터를 스크레이핑 및 가공하여 사용했습니다. 모델은 각각 회귀(Regression)와 분류(Classification) 수법을 사용하여 특정 마필의 성능을 예측하고, 이를 바탕으로 단승식 마권 구매 대상을 선정합니다. 검증 결과, 당일 레이스에서는 두 모델 모두 적중했으나, 누적 검증 결과는 인기마가 우세한 경향을 보이며 아직 개선할 여지가 있음을 확인했습니다.

핵심 포인트

• 경마 예측 모델 구축 및 성능 검증 과정을 상세히 기록함.
• LightGBM 알고리즘을 활용하여 '스피드 지수'와 '3착 이내 확률' 두 가지 목적 변수를 설정함.
• 데이터는 중앙 경마 데이터를 스크레이핑하고, 과거 실적 기반의 상성 및 직접 산출한 스피드 지수를 사용함.
• 모델 예측 결과를 바탕으로 단승식 마권 구매 대상을 선정하며, 회수율을 주요 평가 지표로 활용함.
• 현재 시뮬레이션 조건 하에서는 인기마가 우세하여, 비인기마의 승리 적중에는 어려움이 있음.