경마 AI는 통계적 확률을 능가할 수 있을까? LightGBM으로 35 년간의 JRA 데이터를 검증한 결과

요약

본 기사는 경마 오즈(odds)가 대중의 인기 투표일 뿐, 실제 통계적 확률과는 별개라는 전제에서 출발하여, AI 모델이 순수하게 과거 데이터만으로 통계적 확률을 능가할 수 있는지 검증하는 과정을 다룹니다. 1986년부터 2021년까지의 JRA(일본중앙경마회) 경주 데이터를 활용하여 오즈와 같은 인기 요소를 배제하고, LightGBM과 같은 머신러닝 모델로 예측 성능을 테스트합니다.

핵심 포인트

• 경마 오즈는 대중의 심리적 반영일 뿐, 객관적인 통계적 확률이 아니다.
• AI 모델은 경주 전 확보 가능한 순수 데이터(랩타임, 코너 순위 등)만을 사용하여 예측력을 검증할 수 있다.
• 35년간의 방대한 JRA 데이터를 활용하여 LightGBM과 같은 머신러닝 기법으로 성능을 테스트했다.
• 오즈와 같은 인기 요소를 배제하고 모델링하는 것이 핵심적인 연구 방향이다.