ニューラルネットワークで競輪予想

概要

ニューラルネットワークで競輪を予想するnotebookです．

主にやっていることは以下になります．

• データ収集
• データ前処理
• モデル作成　学習
• 実際に予想

使用ライブラリ

• numpy
• tensorflow
• keras
• BeautifulSoup
• matplotlib
• sklearn
• pandas
• requests

各ファイルの説明

get_Data.ipynb

データを収集を行うためのnotebookです．

収集元：Rakuten Kドリームズ

収集したデータはdataファイルにpickleファイルとして保存されdata_cleaning.ipynbで使用します．

data_cleaning.ipynb

データの前処理を行うためのnotebookです．

データに対して，ダミー変数化，欠損値の除去，各値の型を数値型へ変換を行っています．

learning_model.ipynb

学習モデルの作成と学習を行うためのnotebookです．

手法はタイトルにもある通りニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)を使っています．　入力は29個，出力は２個となっており，

ある選手が３着以内に入るかどうかの２値分類を行っています．

prediction_race.ipynb

学習済みモデルを使用して実際に予想することができるnotebookです．

実際に予想したいレースのURLを入力してnotebookを走らせると，各選手が3着以内に入る確率が出力されます．