30秒でわかる概要
公開情報だけで前日再現できる独立したPublic Expertを作るため、直接取得情報・Historical JOIN・Relative / Derived Feature・競馬ブックとのCrosswalk・Minimum Expert入力・共通Evaluation接続を正式化しました。
この段階ではモデル学習、Feature選抜、ROI評価、性能優劣比較は実施していません。
詳細
今回確定したこと
Public Expertを競馬ブック側の単純な代用品にせず、公開情報から前日再現可能な独立Expertとして扱う設計を固定しました。
対象は以下です。
- Public Sourceから直接利用する情報範囲
- Historical JOINとAs-Of / PIT境界
- Relative / Derived Feature候補
- Publicと競馬ブックのFeature Crosswalk構造
- Public Minimum Expert入力境界
- 表裏共通Evaluationへの接続設計
検証結果
Task Evidence上、上記6領域の設計成果物がFormalizedされ、未解決subjectは0として記録されています。
ただしこれは設計・接続境界のFormalization結果であり、モデル性能の検証結果ではありません。
安全境界・防止策
- モデル学習は未実施
- Feature選抜は未実施
- ROI評価は未実施
- Publicと競馬ブックの性能優劣比較は未実施
- Evidenceにない性能・収益・精度は主張しない
- Public側を407特徴量へ無理に合わせない
- Market情報はAbility / Rankingから分離する前提を維持
未達・対象外
現時点では以下を結論づけていません。
- Publicの方が高精度
- 407特徴量よりPublic Featureが優秀
- 特徴量は少ない方が良い
- Public Expert追加でROIが改善する
次工程
Public / 競馬ブックのFeature CrosswalkをEvidenceベースで実分類し、Minimum Public Feature ViewをFreezeします。
その後、同じEvaluation基盤でPublic Expertの追加価値を検証できる状態へ接続します。
Evidence Stage
TASK_COMPLETE_VALIDATED
内部管理情報
Task ID: RF_DEV_129_24F_PUBLIC_EXPERT_OFFLINE_ARCHITECTURE_AND_CONNECTION_DESIGN_V1