【はずれ】【AI競馬予測】2022/11/01 金沢 8R C15【AIモデル: MRTPM_V1】

2022年11月01日 13:20:09 2022年11月01日 14:20:39

AIモデル: 「MRTPM(Version 1)」によるレース予測を算出しました。

AIモデル「MRTPM(Version 1)」の概要

MRTPM (Multi Regression Time Prediction Model): 重回帰分析を用いたタイム予測モデル

各馬に対して、過去レースの結果をもとに重回帰モデルを作り、次のレースのタイムを予測する。

*AIモデル「MRTPM(Version 1)」の詳細についてはこちらをご参照ください。

予測

予測結果は次の通りです。

タイムを予測するために利用した過去レース数も表記しています。

予測着順	枠番	馬番	馬名	有効過去レース数	予測タイム
1	4	4	ヤイバ	23	97.7
2	6	6	ナムラマカルー	42	98.4
3	3	3	ピースゼール	45	98.6
4	8	10	スカーレットリボン	65	98.8
5	7	7	リードザウイニング	70	99.0
6	1	1	オープンセサミ	38	99.4
7	5	5	ヒロノホマレボシ	48	99.8
8	8	9	ナックメジャー	15	100.2
9	2	2	アウリイ	30	100.3
10	7	8	ハクサンメモリー	12	102.3

*AIモデルは完璧ではありません。あくまで予測なので結果の責任は負えません。参考データの1つとしてみていただければと思います。

レース結果は次の通りです。

予測内容も併記しています。

着順	予測着順	枠番	馬番	馬名	有効過去レース数	予測タイム	タイム
1	10	7	8	ハクサンメモリー	12	102.3	98.0
2	6	1	1	オープンセサミ	38	99.4	98.3
3	8	8	9	ナックメジャー	15	100.2	98.7
4	5	7	7	リードザウイニング	70	99.0	99.1
5	1	4	4	ヤイバ	23	97.7	99.5
6	9	2	2	アウリイ	30	100.3	99.8
7	7	5	5	ヒロノホマレボシ	48	99.8	100.1
10	2	6	6	ナムラマカルー	42	98.4	100.3
9	3	3	3	ピースゼール	45	98.6	100.3
8	4	8	10	スカーレットリボン	65	98.8	100.3

当選した払い戻し金はありませんでした。

MRTPM_V1 地方競馬競馬予測ダート 1500m 金沢

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