【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_V2】

2022年11月01日 15:40:15 2022年11月01日 16:40:20

AIモデル: 「MRTPM(Version 2)」によるレース予測を算出しました。

AIモデル「MRTPM(Version 2)」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。

*Version 2では、予測精度を上げるために前処理にデータを標準化するプロセスを追加した。

*AIモデル「MRTPM(Version 2)」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	5	6	ダイセンハッピー	22	89.8
2	4	4	ネオトリニティー	27	90.2
3	3	3	マーミンラブ	24	91.3
4	6	7	ネオアマゾネス	34	92.8
5	5	5	ビルボードクィーン	26	92.8
6	7	9	ハクサンアマゾネス	24	94.4
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	95.7
9	7	10	シーアフェアリー	50	96.9
10	8	12	ダノンボヌール	26	97.5
11	8	11	スーパーバンタム	14	98.4
12	1	1	ビックバレリーナ	40	99.2

*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	6	7	9	ハクサンアマゾネス	24	94.4	94.3
2	9	7	10	シーアフェアリー	50	96.9	94.5
3	4	5	5	ビルボードクィーン	26	92.8	94.7
5	10	8	12	ダノンボヌール	26	97.5	95.0
4	11	8	11	スーパーバンタム	14	98.4	95.0
6	5	6	7	ネオアマゾネス	34	92.8	95.2
7	3	3	3	マーミンラブ	24	91.3	95.8
8	1	5	6	ダイセンハッピー	22	89.8	96.3
9	2	4	4	ネオトリニティー	27	90.2	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	99.2	96.8
12	8	6	8	アイメイドイット	46	95.7	98.6

当選した払い戻し金はありませんでした。

地方競馬競馬予測ダート 1500m 金沢 MRTPM_V2

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