02_ 競馬データの欠損値処理：競走中止・除外・初出走の扱い方
Qiita / 3/15/2026
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Key Points
- 競馬データには「競走中止」「除外」「初出走」といった特殊な欠損値があり、従来の欠損値処理だけではモデルの性能が低下する可能性がある。- これらのケースを特徴量として活用するため、フラグ列の追加やカテゴリのワンホットエンコーディングなど、ドメインに適した欠損値扱いの手法を提案する。- 実装は pandas を中心に、欠搝データのマッピング・置換・過去データとの整合性を保つ前処理フローの具体的な手順を解説する。- ドメイン適合の欠損値戦略を導入することで、モデルの評価指標（例：精度・AUC・キャリブレーション）が改善する可能性を事例ベースで説明する。
はじめに
競馬の機械学習モデルを作るとき、欠損値の処理は地味ながら非常に重要です。特に競馬データには「競走中止」「除外」「初出走」といった、一般的な欠損値処理では対応しきれないケースがあります。
この記事では、競馬データ特有の欠損値パターンと、それぞれの処理方針を解説しま...
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