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English(EN) Horse racing as an ML ranking problem: 1.18M runners, walk-forward validation and a very strong market baseline [D]

赛马被视为机器学习排名问题，涉及118万匹赛马

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一个名为Hoofs的个人项目被开发出来，旨在将赛马视为一个机器学习排名问题，重点关注英国和爱尔兰的比赛。该项目汇编了大约118万条历史赛马记录以及每匹赛马约1700个潜在信号的特征库。模型估计胜率和名次概率，并通过前向验证按时间顺序进行评估，以防止未来信息泄露。虽然仅模型获胜的AUC约为0.729，但市场基准显示出更强的AUC，约为0.790，这凸显了提取未反映在市场价格中的信息的挑战。 AI

影响 展示了机器学习排名和前向验证在复杂、现实预测问题中的应用。

排序理由 该项目描述了一个将机器学习技术应用于特定领域（赛马）的个人项目，并展示了结果，符合研究类别。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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赛马被视为机器学习排名问题，涉及118万匹赛马

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该项目描述了一个将机器学习技术应用于特定领域（赛马）的个人项目，并展示了结果，符合研究类别。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/gcampb41 ·

    赛马作为机器学习排名问题：118万匹赛马，前向验证和非常强大的市场基线 [D]

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