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赛马被视为机器学习排名问题，涉及118万匹赛马
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。
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开源香港赛马机器学习管道发布
一位开发者创建了一个用于预测香港赛马结果的开源机器学习管道，重点在于构建一个可复现的系统，而不是声称AI的优越性。该管道包括特征工程、有无博彩赔率的多种模型训练选项、集成预测以及不同投注策略的模拟。一个关键发现是，对于连赢投注（quinella），无赔率模型优于有赔率模型，这表明公众赔率有效地定价了热门选项，但可能忽略了定价错误的组合。