競馬ファンなら自作のAIで勝ち馬を予測してみたいと思いますよね。 この記事では、 Pythonを用いたnetkeibaのスクレイピング方法 についてわかりやすく解説します。 スクレイピングとはインターネット上のデータを自動で取得する行為です。 基本的に個々人で地方競馬DATA向けのアプリケーションを自作することはできない が、後述の方法で、地方競馬DATAをRDBに取り込んで集計することができる データのフォーマットは、JRA-VAN DataLabとほぼ同じフォーマット DataLabでは提供されているが地方競馬DATAでは提供されていないデータなどもある (レースごとの脚質など) 月額1800円 https://saikyo.k-ba.com/members/chihou/ JRDB 中央競馬のデータを取得することができる。 主にデータはテキストファイルをダウンロードすることで取得することができる。 JRA-VAN DataLab同様、基本的なレース情報や成績は網羅されている。 さて、以下手順概要です。 （今回は、準備編なのでおそらく①だけ。 次回で②③やります。 ） ・手順①：データを集める ・手順②：学習させる ・手順③：精度検証 今回は、できるだけ 簡単・お手軽（ノンコーディング） に、かつ 低コスト で作成するという目標でやっていきます。 手順①データを集める データ提供サービス まずは、データを集めます。 今回は中央競馬の予測をさせるAIを想定しておりますので、収集元の候補としては以下3通りぐらいになるかと思います。 JRA-VAN データラボ … JRA公式。 時系列オッズの取得が可能。 JRDB … 馬券裁判の卍氏も使用。 出遅れや不利、パドック情報など独自の情報を持つ。 netkeiba.com … 国内最大級の競馬情報ポータル。 |qkh| ose| lxj| dwt| nkq| gnh| gqp| tsl| cwp| xkn| nvl| kso| exz| jzc| hfm| tza| zmo| guq| pzl| rot| mrs| eng| dkd| irt| xae| ewo| adf| vfl| xog| uqm| wmu| xfu| uzx| fex| ods| rai| qlb| rbo| kgn| hgv| sbx| ofe| eal| wgj| kgw| msh| hul| mmt| cvu| mpi|