【はずれ】【AI競馬予測】2022/11/01 金沢 12R お松の方賞 重賞【AIモデル: MRTPM_V1】
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
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/11/01 16:15:00
- レース名: 12R お松の方賞 重賞
- 場所: 金沢
- コース: ダート
- 距離: 1500m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 稍重
- 天気: 雨
予測内容
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 | 5 | 6 | ダイセンハッピー | 22 | 89.4 |
| 2 | 4 | 4 | ネオトリニティー | 27 | 90.4 |
| 3 | 3 | 3 | マーミンラブ | 24 | 90.5 |
| 4 | 5 | 5 | ビルボードクィーン | 26 | 92.0 |
| 5 | 6 | 7 | ネオアマゾネス | 34 | 93.1 |
| 6 | 7 | 9 | ハクサンアマゾネス | 24 | 94.9 |
| 7 | 2 | 2 | アポロスマイル | 32 | 95.1 |
| 8 | 6 | 8 | アイメイドイット | 46 | 95.3 |
| 9 | 7 | 10 | シーアフェアリー | 50 | 96.6 |
| 10 | 8 | 12 | ダノンボヌール | 26 | 97.7 |
| 11 | 8 | 11 | スーパーバンタム | 14 | 98.0 |
| 12 | 1 | 1 | ビックバレリーナ | 40 | 100.0 |
結果
レース結果
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 | 6 | 7 | 9 | ハクサンアマゾネス | 24 | 94.9 | 94.3 |
| 2 | 9 | 7 | 10 | シーアフェアリー | 50 | 96.6 | 94.5 |
| 3 | 4 | 5 | 5 | ビルボードクィーン | 26 | 92.0 | 94.7 |
| 5 | 10 | 8 | 12 | ダノンボヌール | 26 | 97.7 | 95.0 |
| 4 | 11 | 8 | 11 | スーパーバンタム | 14 | 98.0 | 95.0 |
| 6 | 5 | 6 | 7 | ネオアマゾネス | 34 | 93.1 | 95.2 |
| 7 | 3 | 3 | 3 | マーミンラブ | 24 | 90.5 | 95.8 |
| 8 | 1 | 5 | 6 | ダイセンハッピー | 22 | 89.4 | 96.3 |
| 9 | 2 | 4 | 4 | ネオトリニティー | 27 | 90.4 | 96.4 |
| 10 | 7 | 2 | 2 | アポロスマイル | 32 | 95.1 | 96.5 |
| 11 | 12 | 1 | 1 | ビックバレリーナ | 40 | 100.0 | 96.8 |
| 12 | 8 | 6 | 8 | アイメイドイット | 46 | 95.3 | 98.6 |
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