競馬予測

【はずれ】【AI競馬予測】2022/11/02 大井 12R リゲル賞競走【AIモデル: MRTPM_V1】

2022年11月02日 20:00:23 2022年11月02日 21:20:06

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: 2022/11/02 20:50:00
  • レース名: 12R リゲル賞競走
  • 場所: 大井
  • コース: ダート
  • 距離: 1400m
  • 頭数: 16頭
  • 馬場: 良
  • 天気: 晴

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 8 16 ロードラズライト 32 83.1
2 5 10 リコーシーウルフ 35 85.2
3 6 11 ラプラス 21 85.3
4 3 5 フィガロアルビアン 15 86.2
5 6 12 ミスターオーネット 44 86.4
6 5 9 シャインヴィットゥ 47 86.6
7 7 13 マックス 14 86.8
8 2 4 スターシューター 25 86.8
9 7 14 レコンキスタ 54 86.9
10 8 15 スピーディクール 43 87.7
11 3 6 アベニンドリーム 35 87.9
12 4 7 フォルベルス 49 88.3
13 1 2 ブラックパンサー 35 88.3
14 4 8 サブノハクタカ 31 88.6
15 1 1 バーンフライ 40 89.1
16 2 3 ハートプレイス 22 93.2
*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。

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 7 2 4 スターシューター 25 86.8 84.7
2 15 1 1 バーンフライ 40 89.1 85.1
3 8 7 13 マックス 14 86.8 85.3
4 12 1 2 ブラックパンサー 35 88.3 85.3
5 16 2 3 ハートプレイス 22 93.2 86.0
6 5 6 12 ミスターオーネット 44 86.4 86.2
7 3 6 11 ラプラス 21 85.3 86.3
8 11 3 6 アベニンドリーム 35 87.9 86.4
9 10 8 15 スピーディクール 43 87.7 86.5
10 13 4 7 フォルベルス 49 88.3 86.5
11 2 5 10 リコーシーウルフ 35 85.2 86.7
12 14 4 8 サブノハクタカ 31 88.6 86.9
13 6 5 9 シャインヴィットゥ 47 86.6 87.0
14 9 7 14 レコンキスタ 54 86.9 87.1
15 1 8 16 ロードラズライト 32 83.1 87.2
16 4 3 5 フィガロアルビアン 15 86.2 88.0

当選した払い戻し金

当選した払い戻し金はありませんでした。


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