競馬AI開発記録 #27 穴馬フィルタの黄金比：相互作用の同時解析による期待値の極致
この記事で分かること
穴馬フィルタの相互作用を同時解析することで期待値を最大化する手法が得られる。複数のフィルタを組み合わせる際の黄金比と、その解析による予測精度向上のポイントが参考になる。
詳細要約
競馬AIで人気薄を高い確率で抽出するには、複数の評価要素（過去成績・血統・調教など）の相互作用を同時に解析し、それらの黄金比（最適な重み付け）を求めることが鍵となる。実用上は、各要素を独立にスコア化するのではなく、機械学習モデルで交差項や非線形関係を学習させることで、単一指標では見逃しがちな条件下での好走率を捉えられる。このアプローチにより、期待値の極致を目指せる。