データサイエンス

競馬AIを作る方法について説明しています。競馬AIを作るために使える無料ツール「R」と「RStudio」、そして競馬AI作成の中核となる「データ収集」「AIモデルの作成」といった作業についても具体的に紹介しています。

前回の記事でせっかくスピード指数をスクレイピングしてデータベースを作ったのだから、次のレースの検討に活かしたい‼️そうすれば、きっと…（笑）。というわけで、今週末開催されるレースの出走テーブルをnetkeibaさんからスクレイピングさせてもらうことにしました。

Keras/TensorFlowを使えばRでもディープラーニングを行うことができます。しかも、とても簡単に。Keras/TensorFlowのインストールから、簡単な例題までを、はじめてディープラーニングにトライする方に向けてまとめています。

このページは以下の記事に対応するRのソースコードを記載しています。データサイエンスで競馬に挑戦！Rでスピード指数をスクレイピング

スピード指数データは「無料」「スピード指数」で検索して、トップに出てくる下記のサイトからを入手させていただくことにしました。競馬新聞＆スピード指数（無料）

race_idに対応したレース条件、レース結果、払い戻し情報をスクレイピングするためのコードです。

指定した開催日に行われた競馬のrace_idをスクレイピングするためのコードです。

netkeibaのサイトから競馬開催日をスクレイピングするためのコードです。

JRA-VANを無料で使えるのはお試し期間のみ。競馬のデータ分析を継続して行うには、どうしても過去の競馬レース結果データを自前で収集する必要があります。netkeibaからのスクレイピング方法やデータをcsv 形式で保存する方法について記述しています。

機械学習アルゴリズムの中で最も単純なものの一つで、分類を目的に使用されるk近傍法についてまとめています。