競馬AI開発記録 #24：単勝特化の限界を「複勝専用モデル」で突破する：特徴量空間の物理的隔離
この記事で分かること
競馬AIで単勝特化モデルの限界を突破するために、複勝専用モデルを別途構築し特徴量空間を物理的に隔離する手法が得られる。モデル分割による精度向上の具体的なアプローチが分かる。
詳細要約
競馬AIで単勝予測の精度が頭打ちになった場合、複勝に特化した専用モデルを構築し、特徴量空間を物理的に分離することで性能を向上させる手法が有効。具体的には、単勝モデルと複勝モデルで使用する特徴量セットを完全に別個に設計し、学習データもそれぞれの着順範囲に限定する。これにより、単勝ではノイズとなる複勝特有の傾向を排除し、複勝予測に最適化された特徴量空間を確保できる。