競馬AI開発記録 #20 「確率の物差し」を校正する：3分割物理隔離と保序回帰（Isotonic Regression）
この記事で分かること
競馬AI開発において、確率の校正手法として3分割物理隔離と保序回帰（Isotonic Regression）を適用する方法が得られる。具体的には、確率予測の精度を高めるためのデータ分割方法と、校正後の評価指標の確認手順が実用的に理解できる。
詳細要約
予測確率を実測値に近づける校正には、3分割したデータを隔離し、保序回帰を適用する手順が最も実用的です。競馬AIの予測値をオッズと照合する前に使うと、期待値の計算精度が上がります。データを3つに分けて物理的に分離し、一部を校正用にだけ使って保序回帰を当てはめます。このとき、残りの評価用データへ一切触れないことが条件です。確率の大小順位は保ったまま値だけが補正されるため、オッズ逆数との乖離を見る判断材料にもなります。