操作解説書 › 用語集
用語集（やさしい言葉で）
本書とソフトの画面に出てくる言葉を、やさしい言い方でまとめました。
| モデル | 過去データから学び取った「予測のしくみ」。一度作れば毎週使い回せます。 |
|---|---|
| 予測対象（目的変数） | 当てたい結果。「3着内確率」など。 |
| 予想ファクター（特徴量） | 予測の手がかりにする数値。距離・斤量・3着以内率など。 |
| 分析（学習）期間 | モデルに学ばせる過去データの範囲。 |
| AUC | 上位入着馬を見分ける力の指標。ここでいう上位入着とは、予測対象で選んだ着順（1着／2着以内／3着以内）に入ることです。来た馬と来なかった馬を1頭ずつ選んで比べたとき、来た馬のほうを高く評価できている割合を表します。0.5＝でたらめ、1.0＝完璧。競馬では 0.73〜0.82 くらいが現実的な範囲です。当たった割合（的中率）ではありません。 |
| 内側検証 | 学習に使った期間のいちばん最後の12か月（既定）。AUC はここで測ります。あてはめには使いませんが、学習の打ち切り位置の判断と指数の目盛り作りには使うので、「一度も見ていない未来のデータ」ではありません。 |
| リーク（未来情報の混入） | 予測時点では知り得ないはずの情報が手がかりに混ざること。過去データでは当たって見えるのに実戦で通用しなくなる原因です。AUC が不自然に高いときの第一の疑いです。 |
| 確定保存（凍結） | 学習したモデルを、改ざん検知つきで正式に保存すること。 |
| 改ざん検知 | 保存したファイルが後から書き換えられていないかを、指紋（ハッシュ）で照合するしくみ。 |
| 指数 | 各馬の強さを表す 0〜100 の数値。同じレースの中で比べます。予測対象がちがうモデルの指数どうしは直接くらべられません（ものさしがモデルごとに別のため）。 |
| 正規化（値） | レースの中で合計が決まった形に値を整えること。本ソフトの指数は、同じレースの合計が「予測対象の頭数×100」になるように整えられています。 |
| 当日情報／過去成績／調教 | 当日情報＝その日のレースで分かる値。過去成績＝それまでの成績を集計した値。調教＝直近の追い切り（坂路・ウッド）から作った値（有償版）。 |
| JV-Link | JRA-VAN のデータを受け取るための公式の部品。利用には JRA-VAN Data Lab. の契約が必要です。 |