T1の速さは「スロットルとライン」で説明できるのか — ドライバー起因変数24個でCV R²=0.848を検証
Qiita / 5/3/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical UsageModels & Research
Key Points
- レーシングシミュレータの実データを用い、「T1の速さ」を説明・予測するためにデータサイエンスの考え方と実装を解説している。
- 「スロットルとライン」に加え、ドライバーに起因する変数24個へ絞って予測モデルを構築する方針で、因子の寄与を検証している。
- CV(交差検証)により回帰性能を評価し、CV R²=0.848という精度を報告している。
- モデルはPythonとrandomForest/回帰手法を中心に扱われ、車両性能そのものよりドライバー操作の説明力を重視した設計になっている。
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。
この記事では 「ドライバー起因変数に絞った予測モデル」 を扱います。
こんな人に役立ちます
特徴量を「操作」と「挙動」に分けて考える視点を持ちたい
Random Forest...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles

Black Hat USA
AI Business

Why Today's AI Skepticism Mirrors Yesterday's Distrust of Statistics
Dev.to

Big Tech firms are accelerating AI investments and integration, while regulators and companies focus on safety and responsible adoption.
Dev.to

Automating Patent Risk for Amazon FBA Sellers with AI
Dev.to

I Built a Unified AI Workspace Where Every Tool Shares Context — Meet Kit 🏵️
Dev.to