データマイニングでらくらく万馬券

先週に引き続きデータマイニングの得意なレース不得意なレースを挙げていきたい
と思います。今回は、コース別に見て行きます。

・中山はダートが得意！
ウチのホームページ（ブログ）をみていいただければ、一目瞭然ですが、万馬券
のほとんとが中山ででています。たまたまもありますが、中山は、一年を通じて
相性がいいです。
とくにダート戦の回収率は、驚異的です！


・東京は芝が得意
東京は、中山に比べると全体的に相性が悪いです。あえて言えば芝との相性が
いいです。
ただ、重馬場の時、１日で３、４本も的中したこともあり、また、意外にはまる
時は、大きい印象があります。


・京都はダートが得意！
もともと自分が、データマイニングのすごさを知ったのは、京都ダートです。
回収率は、間違いなく中山以上です。なにも考えず買っておけば儲かると
言っても過言ではありません。
ただし、実は、季節によって、大きく傾向が違っていて、上は、秋の話で、
冬から春は、イマイチです。

・阪神は重馬場が得意
阪神は、残念ながら全体的にイマイチです。
あえて言えば、秋の芝が得意です。
ただし、コースが大きく変わりましたので、傾向も大きく変わってくると
思われます。
正直、阪神に関しては、得意な条件を模索中です。
今のところ、言えるのは、重馬場の場合に、芝ダート問わず、回収率が
いいようです。

今回は、JRA-VANのデータマイニングについてのコラムです。

JRA-VANのデータマイニングは、コース、天候、ペース、馬体重、血統、過去
実績など何十項目ものあらゆるデータを使用しています。
2008年からは、坂路調教などのデータも要素にいれたそうです。

これらのデータから例えば、フジキセキ産駒は（血統データ）、中京1200mが
強いという「データ」が発見されれば、フジキセキ産駒が中京1200mに出走して
きたら、データマイニングが割り出すその馬の予想タイムは、速くなります。

フジキセキ産駒は中京1200mが強いというような有用な「データ」に、具体的に
どのようなものがあるかは、公開されていません。
公開されていないのは、それこそがサービスの肝であることと、もうひとつ
大きな理由があると思います。

その理由とは、そのような「データ」は、どんどん変化しているということ
です。逆に言えば、毎週毎週最新の「データ」を利用して、予想を行ってくれる
ということです。これは、データマイニングを使う大きな利点です。
（以前は、数年に一度、データ更新が行われていたようです。）

これだけの大量のデータから導き出す結果は、かなり精度が高いとは、思いますが、
逆にデータが少ない新馬戦では、データマイニングの予想は、ほとんどあてになり
ません＾＾；

次回は、ようやく実践的な話で、データマイニングが得意な条件、不得意な条件
について、お話したいと思います。

今回は、一般的なデータマイニングについてお話したいと思います。

データマイニングを使用するのであれば、それが何かを知っておけば、強み弱みから傾向がわかるでしょうし、知っておいて損はないと思います。

データマイニングとは、簡単にいうと、大量のデータから今まで気付かなかったようなある種のパターンや情報を見つけることです。そこから将来を予測して、利用していくことが目的になります。

ウィキペディアに載っていた例を引用させていただくと、
○スーパーでビデオを買った人のうちガムテープを買う人が多い
→ 両者を同じ場所に置く。

競馬で例を作ると
○中京ダート１０００ｍで活躍する馬は、中山芝２０００ｍで活躍する
（これは、適当に書いてるので、たぶん間違ってると思います。。）

というように、一見全然関係のないような条件が関連していることを、多くのデータからデータマイニングは発見してくれます。それを予測（予想）につなげていきます。

コース、騎手、血統などなどのいろいろな条件から、誰でも気付くような条件は、もちろんのこと、人間が経験的に感覚的に気付きにくいような条件もおさえてくれるので、オッズが存在する競馬では、かなり役に立つと思っています。

気付きにくいような条件から導き出された穴馬が激走し、（データマイニング的には激走ではない！？）、実際、高配当、万馬券につながっているんだと思います。

今回は、以上ですが、データマイニングについて大体分かっていただけたでしょうか？

来週は、JRA-VANのデータマイニング予想とその傾向についてお話したいと思います。


明日、金曜は、通常の推奨レースと買い目についての発行です。
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