はじめましてさかなちゃんです!
普段はこんな感じで
G1ジャパンC!データサイエンス競馬予想-2024/11/24(日)-
競馬予想ブログを運営していますが、今回は息抜きということで、、、
M-1グランプリ2024を予想してみましょう!!
- データサイエンスの分野に興味がある!
- M-1が待ちきれない!
- 競馬やプログラミングに興味がある!
※新規会員登録&投票で最大3,500円分もらえるキャンペーン実施中※
ばんえい競馬を買うならオッズパーク
はじめに
いよいよこの季節が来ましたね、、
去年の令和ロマンの優勝からはや一年。
先日決勝進出者が発表されました。
・真空ジェシカ
・トム・ブラウン
・ヤーレンズ
・エバース
・ダイタク
・令和ロマン
・ママタルト
・バッテリィズ
・ジョックロック
個人的には4年連続決勝進出の真空ジェシカに期待していますが、今回は過去のM-1グランプリのデータを用いて、予想してみたいと思います!
【楽天競馬】が【楽天銀行(旧イーバンク銀行)】でご利用可能に!
予想の方法
今回はファーストステージの点数を予想したいと思います!
そもそも何のデータを使って予想するの?、、、
と疑問に思った方もいるでしょう。
今回は2017年以降の決勝進出者の情報から以下を用いてみたいと思います!
- 結成年
- 決勝進出経験
- 所属事務所(吉本かそれ以外か)
- ABCお笑いグランプリの成績
- 関西弁
本当は出番順なんかは一番点数に影響する情報なのですが、今年も笑みくじでまだわからないですからね、、
昨年は令和ロマンが中川家以来のトップバッター優勝を果たしましたが、やはり1、2番手のコンビの点数は毎年なかなか伸び悩むのが事実です。
上記以外にもこんな情報を入れたら面白いんじゃないかというのがあればぜひ教えてください!
「馬券投資ソフトの攻略法」を無料提供中!【競馬最強の法則WEB】
予想結果
スクレイピング等で集めたデータからサクッとモデルを作りたいと思います!
今回はデータサイエンス好きならよく使うLightGBMと重回帰分析を使って予想モデルを作成しました!
それぞれの予想モデルから計算された今年のM-1グランプリの予想は、、、
コンビ名 | 予想点数 | LGBM | 重回帰分析 |
---|---|---|---|
令和ロマン | 645 | 642.8 | 648.0 |
ダイタク | 641 | 641.1 | 640.1 |
トム・ブラウン | 639 | 640.3 | 638.1 |
ヤーレンズ | 639 | 640.3 | 637.4 |
真空ジェシカ | 639 | 640.3 | 637.0 |
エバース | 638 | 638.3 | 637.8 |
バッテリィズ | 637 | 638.3 | 637.6 |
ジョックロック | 637 | 638.3 | 635.9 |
ママタルト | 632 | 633.0 | 632.6 |
このような予想になりました!
1番手評価は昨年チャンピオンの令和ロマン!
ラストイヤーのダイタクが続く2番手評価となりました。
それぞれのモデルが今回の予想で重要視した特徴量についてみてみましょう!
LightGBM
- 結成年
- 所属事務所
- 決勝進出経験
重回帰分析
- ABCお笑いグランプリの成績
- 所属事務所
- 決勝進出経験
ちなみに重回帰分析モデルでの得点の算出方法は
点数 = 635(ベース点) + 結成年数 × 0.3 + 吉本なら5点加点 + 決勝進出経験あれば3点加点 + ABCで好成績経験あれば8点加点 + 関西弁なら0.2点加点
このような結果でした!
どちらの予想モデルでも所属事務所(吉本かどうか)、決勝進出経験が重要視されていました。
おわりに
今回の予想モデルでの予想では
- 令和ロマン
- ダイタク
- トムブラウン or ヤーレンズ or 真空ジェシカ
このコンビが決勝ラウンドに進出と予想されました!
他にも漫才の特徴などをデータの中に入れられるとより精度を上げられるかもしれませんね、、
正直データ数が少ないので、この予想に精度なんて全くないでしょうがひとつの楽しみとして見ていただければと思います!
今年のM-1グランプリはこの予想が当たるかにも注目しながら楽しみます!
参考記事紹介
データサイエンスを用いた競馬予想に興味を持っていただいた方はこちらの記事もご覧ください!