def scale_df(self):
print("scale_df")
mmsc_columns = [
"距離", "頭数", "枠番", "休養後出走回数", "予想人気", "先行指数順位", "馬齢", "距離増減", "前走頭数"
]
mmsc_dict_name = "sc_base_mmsc"
stdsc_columns = [
"予想勝ち指数", "休養週数", "キャリア", "斤量比", "負担重量", "デフォルト得点", "得点V1", "得点V2",
"得点V3", "fa_1_1", "fa_2_1", "fa_3_1", "fa_4_1", "fa_5_1", "fa_1_2",
"fa_2_2", "fa_3_2", "fa_4_2", "fa_5_2", "fa_1_3", "fa_2_3",
"fa_3_3", "fa_4_3", "fa_5_3", "fa_1_4", "fa_2_4", "fa_3_4",
"fa_4_4", "fa_5_4", "fa_1_5", "fa_2_5", "fa_3_5", "fa_4_5",
"fa_5_5"
]
stdsc_dict_name = "sc_base_stdsc"
self.base_df = mu.scale_df_for_fa(self.base_df, mmsc_columns,
mmsc_dict_name, stdsc_columns,
stdsc_dict_name, self.dict_folder)
self.base_df.loc[:, "競走種別コード_h"] = self.base_df["競走種別コード"]
self.base_df.loc[:, "場コード_h"] = self.base_df["場コード"]
hash_track_columns = [
"主催者コード", "競走種別コード_h", "場コード_h", "競走条件コード", "トラックコード"
]
hash_track_dict_name = "sc_base_hash_track"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_track_columns, 10,
hash_track_dict_name,
self.dict_folder)
def _proc_scale_df_for_fa(self, raceuma_df):
print("-- check! this is LBLoad class: " + sys._getframe().f_code.co_name)
mmsc_columns = ["距離増減", "負担重量"]
mmsc_dict_name = "sc_fa_mmsc"
stdsc_columns = ["馬体重"]
stdsc_dict_name = "sc_fa_stdsc"
raceuma_df = mu.scale_df_for_fa(raceuma_df, mmsc_columns, mmsc_dict_name, stdsc_columns, stdsc_dict_name,self.dict_folder)
return raceuma_df
def factory_analyze_raceuma_result_df(self, race_df, input_raceuma_df,
dict_folder):
""" RaceUmaの因子分析を行うためのデータを取得 """
print("factory_analyze_raceuma_result_df")
temp_df = pd.merge(input_raceuma_df, race_df, on="競走コード")
X = temp_df[[
'競走コード', '馬番', '枠番', 'タイム指数', '単勝オッズ', '先行率', 'ペース偏差値', '距離増減',
'斤量比', '追込率', '平均タイム', "距離", "頭数", "非根幹", "上り係数", "逃げ勝ち", "内勝ち",
"外勝ち", "短縮勝ち", "延長勝ち", "人気勝ち", "１番人気", "３角先頭", "４角先頭", "上がり最速",
"上がりタイム", "連闘", "休み明け", "大差負け", "展開脚質", "展開脚色"
]]
mmsc_columns = ["頭数", "展開脚質", "展開脚色", "上がりタイム"]
mmsc_dict_name = "sc_fa_race_mmsc"
stdsc_columns = ["距離"]
stdsc_dict_name = "sc_fa_race_stdsc"
X = mu.scale_df_for_fa(X, mmsc_columns, mmsc_dict_name, stdsc_columns,
stdsc_dict_name, dict_folder)
X_fact = X.drop(["競走コード", "馬番"], axis=1).astype({
'非根幹': int,
'逃げ勝ち': int,
'内勝ち': int,
'外勝ち': int,
'短縮勝ち': int,
'延長勝ち': int,
'人気勝ち': int,
'１番人気': int,
'３角先頭': int,
'４角先頭': int,
'上がり最速': int,
'休み明け': int,
'連闘': int,
'大差負け': int
})
X_fact = X_fact.replace(np.inf,
np.nan).fillna(X_fact.median()).fillna(0)
X_fact.iloc[0] = X_fact.iloc[0] + 0.000001
dict_name = "fa_raceuma_result_df"
filename = dict_folder + dict_name + '.pkl'
if os.path.exists(filename):
fa = mu.load_dict(dict_name, dict_folder)
else:
fa = FactorAnalyzer(n_factors=5, rotation='promax', impute='drop')
fa.fit(X_fact)
mu.save_dict(fa, dict_name, dict_folder)
fa_np = fa.transform(X_fact)
fa_df = pd.DataFrame(fa_np,
columns=["fa_1", "fa_2", "fa_3", "fa_4", "fa_5"])
fa_df = pd.concat([X[["競走コード", "馬番"]], fa_df], axis=1)
X_fact = pd.merge(input_raceuma_df, fa_df, on=["競走コード", "馬番"])
return X_fact
def _proc_scale_df_for_fa(self, raceuma_df):
mmsc_columns = [
"コーナー順位4", "距離増減", "斤量比", "単勝人気", "確定着順", "騎手ランキング", "調教師ランキング",
"負担重量"
]
mmsc_dict_name = "sc_fa_mmsc"
stdsc_columns = [
"タイム指数", "単勝オッズ", "着差", "ペース偏差値", "平均タイム", "休養週数", "馬体重", "馬体重増減",
"デフォルト得点", "得点V1", "得点V2", "得点V3"
]
stdsc_dict_name = "sc_fa_stdsc"
raceuma_df = mu.scale_df_for_fa(raceuma_df, mmsc_columns,
mmsc_dict_name, stdsc_columns,
stdsc_dict_name, self.dict_folder)
return raceuma_df
def _scale_df(self):
print("scale_df")
mmsc_columns = ["距離", "頭数", "枠番", "休養後出走回数", "先行指数順位", "馬齢", "距離増減"]
mmsc_dict_name = "sc_base_mmsc"
stdsc_columns = ["休養週数", "負担重量"]
stdsc_dict_name = "sc_base_stdsc"
self.base_df = mu.scale_df_for_fa(self.base_df, mmsc_columns, mmsc_dict_name, stdsc_columns, stdsc_dict_name, self.dict_folder)
self.base_df.loc[:, "競走種別コード_h"] = self.base_df["競走種別コード"]
self.base_df.loc[:, "場コード_h"] = self.base_df["場コード"]
hash_track_columns = ["主催者コード", "競走種別コード_h", "場コード_h", "トラックコード"]
hash_track_dict_name = "sc_base_hash_track"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_track_columns, 10, hash_track_dict_name, self.dict_folder)
hash_newtype1_columns = ["場コード", "非根幹", "頭数グループ", "性別コード", "騎手所属場コード", "見習区分", "テン乗り", "キャリア", "調教師所属場コード", "東西所属コード",
"主催者コード_1", "距離_1", "場コード_1", "頭数_1", "ペース_1", "トラックコード_1", "ナイター_1", "季節_1", "非根幹_1", "距離グループ_1",
"頭数グループ_1", "コース_1", "逃げ勝ち_1", "内勝ち_1", "外勝ち_1", "短縮勝ち_1", "延長勝ち_1", "人気勝ち_1", "枠番_1", "展開コード_1", "馬体重順位_1"]
hash_newtype1_dict_name = "sc_base_hash_newtype1"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_newtype1_columns, 30, hash_newtype1_dict_name, self.dict_folder)
def _scale_df(self):
print("scale_df")
mmsc_columns = [
"距離", "頭数", "枠番", "休養後出走回数", "予想人気", "先行指数順位", "馬齢", "距離増減", "前走頭数"
]
mmsc_dict_name = "sc_base_mmsc"
stdsc_columns = [
"予想勝ち指数", "休養週数", "キャリア", "斤量比", "負担重量", "デフォルト得点", "得点V1", "得点V2",
"得点V3", "fa_1_1", "fa_2_1", "fa_3_1", "fa_4_1", "fa_5_1", "fa_1_2",
"fa_2_2", "fa_3_2", "fa_4_2", "fa_5_2", "fa_1_3", "fa_2_3",
"fa_3_3", "fa_4_3", "fa_5_3", "fa_1_4", "fa_2_4", "fa_3_4",
"fa_4_4", "fa_5_4", "fa_1_5", "fa_2_5", "fa_3_5", "fa_4_5",
"fa_5_5"
]
stdsc_dict_name = "sc_base_stdsc"
self.base_df = mu.scale_df_for_fa(self.base_df, mmsc_columns,
mmsc_dict_name, stdsc_columns,
stdsc_dict_name, self.dict_folder)
self.base_df.loc[:, "競走種別コード_h"] = self.base_df["競走種別コード"]
self.base_df.loc[:, "場コード_h"] = self.base_df["場コード"]
hash_track_columns = [
"主催者コード", "競走種別コード_h", "場コード_h", "競走条件コード", "トラックコード"
]
hash_track_dict_name = "sc_base_hash_track"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_track_columns, 10,
hash_track_dict_name,
self.dict_folder)
hash_newtype1_columns = [
"季節", "ナイター", "非根幹", "距離グループ", "頭数グループ", "性別コード", "予想展開"
]
hash_newtype1_dict_name = "sc_base_hash_newtype1"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_newtype1_columns,
10, hash_newtype1_dict_name,
self.dict_folder)
hash_newtype2_columns = [
"クラス変動", "騎手所属場コード", "見習区分", "テン乗り", "調教師所属場コード", "馬番グループ",
"馬記号コード", "品種コード", "毛色コード", "東西所属コード"
]
hash_newtype2_dict_name = "sc_base_hash_newtype2"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_newtype2_columns,
20, hash_newtype2_dict_name,
self.dict_folder)
def factory_analyze_raceuma_result_df(self, race_df, input_raceuma_df,
dict_folder):
""" RaceUmaの因子分析を行うためのデータを取得 """
print("-- check! this is BaseTransform class: " +
sys._getframe().f_code.co_name)
temp_df = pd.merge(input_raceuma_df, race_df, on="競走コード")
X = temp_df[[
'競走コード', '馬番', 'タイム指数', '単勝オッズ', '先行率', 'ペース偏差値', '距離増減', '斤量比',
'追込率', '平均タイム', "距離", "頭数", "非根幹", "上り係数", "逃げ勝ち", "内勝ち", "外勝ち",
"短縮勝ち", "延長勝ち", "人気勝ち"
]]
mmsc_columns = ["頭数"]
mmsc_dict_name = "sc_fa_race_mmsc"
stdsc_columns = ["距離"]
stdsc_dict_name = "sc_fa_race_stdsc"
X = mu.scale_df_for_fa(X, mmsc_columns, mmsc_dict_name, stdsc_columns,
stdsc_dict_name, dict_folder)
X_fact = X.drop(["競走コード", "馬番"], axis=1)
X_fact = X_fact.replace(np.inf,
np.nan).fillna(X_fact.median()).fillna(0)
X_fact.iloc[0] = X_fact.iloc[0] + 0.000001
dict_name = "fa_raceuma_result_df"
filename = dict_folder + dict_name + '.pkl'
if os.path.exists(filename):
fa = mu.load_dict(dict_name, dict_folder)
else:
fa = FactorAnalyzer(n_factors=3, rotation='promax', impute='drop')
fa.fit(X_fact)
mu.save_dict(fa, dict_name, dict_folder)
fa_np = fa.transform(X_fact)
fa_df = pd.DataFrame(fa_np, columns=["fa_1", "fa_2", "fa_3"])
fa_df = pd.concat([X[["競走コード", "馬番"]], fa_df], axis=1)
X_fact = pd.merge(input_raceuma_df, fa_df, on=["競走コード", "馬番"])
return X_fact
def _scale_df(self):
mmsc_columns = [
"距離", "競走番号", "頭数", "初出走頭数", "枠番", "予想タイム指数順位", "休養後出走回数", "予想人気",
"先行指数順位", "馬齢", "距離増減", "前走着順", "前走人気", "前走頭数", "騎手ランキング",
"調教師ランキング", "得点V1順位", "得点V2順位", "デフォルト得点順位", "得点V3順位"
]
mmsc_dict_name = "sc_base_mmsc"
stdsc_columns = [
"予想勝ち指数", "予想決着指数", "休養週数", "予想オッズ", "血統距離評価", "血統トラック評価",
"血統成長力評価", "先行指数", "血統総合評価", "血統距離評価B", "血統トラック評価B", "血統成長力評価B",
"血統総合評価B", "騎手評価", "調教師評価", "枠順評価", "脚質評価", "キャリア", "前走着差",
"前走馬体重", "タイム指数上昇係数", "タイム指数回帰推定値", "タイム指数回帰標準偏差", "斤量比", "前走休養週数",
"負担重量", "予想タイム指数", "デフォルト得点", "得点V1", "得点V2", "得点V3", "fa_1_1",
"fa_2_1", "fa_3_1", "fa_1_2", "fa_2_2", "fa_3_2", "同場_max",
"同場_mean", "同距離_max", "同距離_mean", "同根幹_max", "同根幹_mean",
"同距離グループ_max", "同距離グループ_mean", "同馬番グループ_max", "同馬番グループ_mean"
]
stdsc_dict_name = "sc_base_stdsc"
self.base_df = mu.scale_df_for_fa(self.base_df, mmsc_columns,
mmsc_dict_name, stdsc_columns,
stdsc_dict_name, self.dict_folder)
oh_columns = [
"月", "グレードコード", "クラス変動", "前走トラック種別コード", "月_1", "クラス変動_1", "月_2",
"クラス変動_2"
]
oh_dict_name = "sc_base_hash_month"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, oh_columns, 20,
oh_dict_name, self.dict_folder)
self.base_df.loc[:, "競走種別コード_h"] = self.base_df["競走種別コード"]
self.base_df.loc[:, "場コード_h"] = self.base_df["場コード"]
hash_track_columns = [
"トラック種別コード", "主催者コード", "競走種別コード_h", "場コード_h", "競走条件コード", "トラックコード",
"混合"
]
hash_track_dict_name = "sc_base_hash_track"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_track_columns, 10,
hash_track_dict_name,
self.dict_folder)
hash_kishu_columns = ["騎手コード", "騎手所属場コード", "見習区分", "テン乗り"]
hash_kishu_dict_name = "sc_base_hash_kishu"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_kishu_columns, 30,
hash_kishu_dict_name,
self.dict_folder)
hash_chokyoshi_columns = ["調教師コード", "調教師所属場コード", "所属", "転厩", "東西所属コード"]
hash_chokyoshi_dict_name = "sc_base_hash_chokyoshi"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_chokyoshi_columns,
30, hash_chokyoshi_dict_name,
self.dict_folder)
hash_horse_columns = ["生産者コード", "繁殖登録番号1", "繁殖登録番号5", "馬主コード", "性別コード"]
hash_horse_dict_name = "sc_base_hash_horse"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_horse_columns, 30,
hash_horse_dict_name,
self.dict_folder)
hash_prev1_columns = [
"騎手名_1", "ペース_1", "馬場状態コード_1", "競走種別コード_1", "展開コード_1",
"騎手所属場コード_1", "テン乗り_1"
]
hash_prev1_dict_name = "sc_base_hash_prev1"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_prev1_columns, 10,
hash_prev1_dict_name,
self.dict_folder)
hash_prev2_columns = [
"騎手名_2", "ペース_2", "馬場状態コード_2", "競走種別コード_2", "展開コード_2",
"騎手所属場コード_2", "テン乗り_2"
]
hash_prev2_dict_name = "sc_base_hash_prev2"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_prev2_columns, 10,
hash_prev2_dict_name,
self.dict_folder)
hash_newtype1_columns = [
"同場騎手_1", "同所属場_1", "同所属騎手_1", "同場騎手_2", "同所属場_2", "同所属騎手_2",
"継続騎乗", "同場騎手", "同所属場", "同所属騎手"
]
hash_newtype1_dict_name = "sc_base_hash_newtype1"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_newtype1_columns,
20, hash_newtype1_dict_name,
self.dict_folder)
hash_newtype2_columns = [
"馬番グループ", "予想人気グループ", "予想展開", "非根幹", "距離グループ", "逃げ勝ち_1", "内勝ち_1",
"外勝ち_1", "短縮勝ち_1", "延長勝ち_1", "人気勝ち_1", "逃げ勝ち_2", "内勝ち_2", "外勝ち_2",
"短縮勝ち_2", "延長勝ち_2", "人気勝ち_2", "同主催者", "同場コード", "同根幹", "同距離グループ",
"頭数差", "休み明け", "前走凡走", "前走激走", "前走逃げそびれ"
]
hash_newtype2_dict_name = "sc_base_hash_newtype2"
self.base_df = mu.hash_eoncoding(self.base_df, hash_newtype2_columns,
5, hash_newtype2_dict_name,
self.dict_folder)
