前回の更新から二週間ほど経過。
少しばかり開発がひと段落して、開発のモチベーションが下がってるのでブログ更新する。

近々取り組んでいたことは、大きく２つ。

1.データ保存方法の変更
2.フォルダ構成の整理

1.データ保存方法の変更
　これまでのデータ管理ファイル形式は、CSV・Pickleを主にデータの保存先として扱ってきた。今回は、これらの保存先をSqliteDBに変更した。理由としては、CSVやPickleは、Pandasの標準関数で手軽に出力することができるので、運用に使用するファイルや分析に使用するファイルなどをごちゃごちゃな状態でたくさんローカルに抱えることになっていた。新たに作成したスクリプトなどに使用するファイルを見つけるのに時間がかかってしまっていた。「あれ？どこやったっけ？」みたいなことを無くしたい。→これが変更理由。

2.フォルダ構成の整理
　主に、今のところ競馬AIで運用に必要なフォルダは、こんな感じ。
　・学習用データ生成フォルダ
　　→ 学習用データの前処理や特徴量を生成するスクリプトを格納するフォルダ
　・予測用データ生成フォルダ
　　→ 予測用データの前処理や特徴量を生成するスクリプトを格納するフォルダ
　・予測モデル用フォルダ
　　→ 予測モデルを実行するスクリプトを格納するフォルダ

・整理した点
　・（フォルダ構成の視点）プロジェクト配下に、全部のスクリプトを格納 → 各用途フォルダ（上記のようなフォルダ）を作成し、作成したフォルダ配下でスクリプト管理。
　・（コードの視点）冗長的なクラスを書いていたスクリプトを、整理したフォルダに合わせて初期ファイル（init.py）を設置してクラス継承が可能な状態に整理。

まとめ
一応、予測モデルがより快適に運用できるよう整備してみた。
特徴量の追加や予測モデルのパラメータチューニングなどは一切していないけれど、予測精度が不満足ではあるが、とりあえず運用してみる。