内容説明
本書は、競馬を数理的な「最適化問題」として捉え、データ分析から予測モデルの構築、さらにはバックテストまでをPythonで実装するための実践的なガイドブックです。競馬という複雑なドメインを扱う上で不可欠なデータ設計の考え方や、多種多様な欠損値を含むデータの処理方法を具体的に解説しています。特に、レース内での相対的な力関係を数値化する「相対化」の手法や、クラス設計を用いた構造的なデータ管理の手法は、実践的なシステム開発において非常に有益な知見となります。著者が非IT系エンジニアという独自の視点から、ソフトウェア設計の原理原則に縛られすぎない実用重視のコードを提示している点も本書の大きな特徴です。特徴量の抽出から可視化、そして目的関数を設定したソルバーによる解の算出まで、一連のプロセスをソースコードと共に学ぶことができます。数理手法を現実の競馬予測に適用したい方や、Pythonによるデータ処理の実践例を探しているエンジニアにとって、新たなインスピレーションを与える一冊となるでしょう。
目次
まえがき
第1章 競馬の楽しみ方
第2章 競馬ドメイン基礎知識
第3章 最適化問題として考える競馬
第4章 データ表現とデータ処理フロー
第5章 共通データ・共通処理クラス
第6章 共通プロットクラス
第7章 特徴量作成関数
第8章 馬プロフィールクラス
第9章 レース特徴量クラス
第10章 コース情報クラス
第11章 馬プロフィールストッククラス
第12章 レース特徴量ストッククラス
第13章 レースに関する特徴量分析と可視化
第14章 馬に関する分析
第15章 レースシミュレーション
第16章 モデル構築と最適化・検証
付録A 特徴量
付録B 分析の流れ
