【複勝230円当選】【AI競馬予測】2022/11/08 川崎 12R 柊賞【AIモデル: MRTPM_V2】
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。
予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/11/08 20:50:00
- レース名: 12R 柊賞
- 場所: 川崎
- コース: ダート
- 距離: 1500m
- 頭数: 14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 | 2 | 2 | ジーソウルブラザー | 15 | 83.2 |
2 | 3 | 3 | コスモキルカス | 24 | 92.6 |
3 | 8 | 13 | リオンポラリス | 8 | 95.2 |
4 | 6 | 9 | ウインアルバローズ | 16 | 97.3 |
5 | 5 | 8 | マナリンリイ | 7 | 97.6 |
6 | 7 | 11 | フルフィル | 19 | 98.2 |
7 | 7 | 12 | マイヨヴェール | 40 | 98.5 |
8 | 6 | 10 | セイウンヒュージ | 34 | 98.8 |
9 | 4 | 5 | ワタシノワルツ | 30 | 98.9 |
10 | 4 | 6 | サンビンガムトン | 42 | 99.9 |
11 | 8 | 14 | マルモリラッキー | 59 | 100.0 |
12 | 5 | 7 | フレグランスフリー | 10 | 100.2 |
13 | 1 | 1 | ガイディングスター | 85 | 100.5 |
14 | 3 | 4 | プラチナバローズ | 31 | 102.7 |
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 | 14 | 3 | 4 | プラチナバローズ | 31 | 102.7 | 96.8 |
3 | 3 | 8 | 13 | リオンポラリス | 8 | 95.2 | 97.5 |
2 | 4 | 6 | 9 | ウインアルバローズ | 16 | 97.3 | 97.5 |
4 | 13 | 1 | 1 | ガイディングスター | 85 | 100.5 | 97.8 |
6 | 5 | 5 | 8 | マナリンリイ | 7 | 97.6 | 97.9 |
5 | 7 | 7 | 12 | マイヨヴェール | 40 | 98.5 | 97.9 |
7 | 1 | 2 | 2 | ジーソウルブラザー | 15 | 83.2 | 98.3 |
8 | 8 | 6 | 10 | セイウンヒュージ | 34 | 98.8 | 98.3 |
9 | 11 | 8 | 14 | マルモリラッキー | 59 | 100.0 | 99.1 |
10 | 12 | 5 | 7 | フレグランスフリー | 10 | 100.2 | 99.2 |
11 | 10 | 4 | 6 | サンビンガムトン | 42 | 99.9 | 99.3 |
12 | 2 | 3 | 3 | コスモキルカス | 24 | 92.6 | 100.0 |
14 | 6 | 7 | 11 | フルフィル | 19 | 98.2 | 100.2 |
13 | 9 | 4 | 5 | ワタシノワルツ | 30 | 98.9 | 100.2 |
当選した払い戻し金
当選結果は次の通りです。
馬券種類 | 番号 | 払い戻し金 |
---|---|---|
複勝 | 13 | 230円 |