毛色診断2.1 / COAT 2.1
毛色診断は、募集馬情報をもとに、統計学的手法と機械学習で構築した、「獲得賞金」と「到達クラス」予測を統合した募集馬評価モデルです。
毛色情報母系3代までの毛色情報を取り入れることで、従来モデルよりもOPクラス到達率の予測精度が高まりました。
Ver.2.1上位・下位をより明確に予測できるようになりました。
Pi値毛色成分が予測結果にどの程度影響しているかを確認できます。
各評価の実際の到達クラス割合
Ver.2.1モデル概要：CatBoost回帰による獲得賞金予測と、PLS成分を取り入れたElastic Net＋LightGBMによるOP到達予測を統合した混合モデルです。未来情報を使わず、過去データのみで学習する直近年度ホールドアウトで検証（獲得賞金順位 Spearman ρ=0.320／OP到達 ROC-AUC=0.782）。
右上ほど、評価と回収効率のバランスが良い馬です
横軸毛色診断スコア右ほどモデル評価が高い
縦軸回収効率指数上ほど価格に対する見込みが高い
色は毛色診断2.1の固定A〜G評価／丸数字は毛色診断スコア上位馬の順位／丸が大きいほど募集価格が高い馬です。
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A〜Gは、毛色診断スコアをもとに決定した最終評価です。本賞金・OP到達率・勝ち上がり率・回収効率・毛色診断スコアは、すべてモデルによる予測値です。Pi値は毛色条件を比較した指標です。プラス側はモデル上、毛色条件が成績を押し上げる方向、マイナス側は押し下げる方向を示します。POSITIVEは押し上げ方向が大きく、NEGATIVEは押し下げ方向が大きいことを示します。将来の競走成績や回収を保証するものではありません。
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A〜Gは、毛色診断スコアをもとに決定した最終評価です。本賞金・OP到達率・勝ち上がり率・回収効率・毛色診断スコアは、すべてモデルによる予測値です。Pi値は毛色条件を比較した指標です。プラス側はモデル上、毛色条件が成績を押し上げる方向、マイナス側は押し下げる方向を示します。POSITIVEは押し上げ方向が大きく、NEGATIVEは押し下げ方向が大きいことを示します。将来の競走成績や回収を保証するものではありません。
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