アンサンブル学習アルゴリズムによる競馬のレース予想 動作環境：
- Python3
学習のためのデータは、csvファイルで用意します
- レース情報：
レース名|競馬場|馬場|距離|天気|オッズ|日付
- 出走馬情報：
着順|馬名|騎手名
- csvデータ：
レース情報,出走馬情報,出走馬情報,出走馬情報・・・
- 履歴データ：
$ cat horse_history.csv
ショウナンアーリー1601,261,5,0,5,0,1,・・・
ショウナンアーリー1602,261,5,0,5,0,1,・・・
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ゲマインシャフト1811,1109,1,0,1,0,6,・・・
ゲマインシャフト1812,1109,1,0,1,0,6,・・・- 学習＆予想
$ python3 tipster-ensemble.py -a ensemble -t race_train.csv -i horse_history.csv -m "中京|芝|晴|2000|20180114" -r "ハナソメイ|藤岡康太,ナムラムツゴロー|松若風馬,ナポリタン|川島信二,トウカイシーカー|藤田菜,サトノディード|菱田裕二,エポドスミノル|国分恭介,メイショウロセツ|岩崎翼,サイモンサーマル|富田暁,サーム|木幡巧,ジョーカー|川須栄彦,ダノンパーフェクト|松岡正海,ジュピターカリスト|荻野極,プレビアス|小崎綾,サミットプッシュ|丸山元気,エコロレインボー|横山武,サトノグリッター|松山弘平,シーアフェアリー|森裕太,プラードデラルス|中谷雄太"
1着予想：サトノグリッター 0.0114991590497
2着予想：ハナソメイ 0.0118661173314
3着予想：サミットプッシュ 0.0130087168887
4着予想：プラードデラルス 0.0138790182769
5着予想：ジュピターカリスト 0.0253272172995
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