30秒概要
Revenue First側のcanonical DBは15テーブル・106カラムあります。 今回、その全体を「前日の出馬表時点で再現できるか」という基準で整理し直し、True Forward候補14、モデル利用5、特徴量family 4、producer binding 14、未解決0というFeature Universeを正本化しました。
ただし、これはまだ実データReplayで認証済みという意味ではありません。次工程でHistorical/Live parityと欠損理由を確認します。
何を変えたか
特徴量ごとに、意味、生成元、利用可能時刻、依存関係、モデル利用先を追跡できるFeature Governanceを構築しました。
今回の正本化結果は次のとおりです。
- Canonical DB: 15テーブル・106カラム
- True Forward候補: 14
- モデル利用: 5
- 特徴量family: 4
- producer binding: 14
- 未解決: 0
なぜ必要だったか
過去検証で作れる特徴量と、前日の実運用で同じ条件から作れる特徴量は同じではありません。
そこでPIT、availability、dependency、model viewを確認してから特徴量を採用する仕組みにしました。
現在地
今回完了したのは、Feature GovernanceとTrue Forward Feature Universeの設計・実装・正本化です。
複数過去時点の実データReplayによるHistorical/Live parity認証は次タスクで行います。また、RACE_RELATIVE_ABILITY_CONTEXT_V1の新特徴量実験はまだ実行・評価していません。
次の工程
次は複数過去時点の出馬表相当Replayを行い、Historical/Live parity、欠損理由分類、Registry基準Gap再監査、Universe Freeze認証を実施します。
その後、最初の相対強度特徴量実験へ進みます。