【馬連840円当選】【AI競馬予測】2022/11/10 川崎 12R 藤袴賞【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: 2022/11/10 20:50:00
- レース名: 12R 藤袴賞
- 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 | 1 | 1 | ミドナイトコール | 12 | 90.2 |
2 | 6 | 9 | デュークアックス | 10 | 94.7 |
3 | 3 | 3 | クーバ | 27 | 96.5 |
4 | 4 | 6 | ヒズライフ | 30 | 97.2 |
5 | 5 | 7 | ゼンコウテイ | 11 | 97.2 |
6 | 3 | 4 | アークエンジェル | 27 | 97.3 |
7 | 4 | 5 | シェナホープ | 27 | 97.7 |
8 | 5 | 8 | キーラーヴォッヘ | 21 | 98.4 |
9 | 7 | 12 | ブレイブウォリアー | 52 | 98.7 |
10 | 8 | 14 | ガクチカキッズ | 74 | 98.7 |
11 | 7 | 11 | アウタースペース | 47 | 98.9 |
12 | 8 | 13 | メイショウソウゴン | 22 | 99.7 |
13 | 2 | 2 | コウシ | 28 | 100.0 |
14 | 6 | 10 | ララランド | 7 | 101.1 |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2 | 1 | 1 | 1 | ミドナイトコール | 12 | 90.2 | 96.9 |
1 | 2 | 6 | 9 | デュークアックス | 10 | 94.7 | 96.9 |
3 | 8 | 5 | 8 | キーラーヴォッヘ | 21 | 98.4 | 97.1 |
4 | 7 | 4 | 5 | シェナホープ | 27 | 97.7 | 97.3 |
5 | 10 | 8 | 14 | ガクチカキッズ | 74 | 98.7 | 98.2 |
6 | 4 | 4 | 6 | ヒズライフ | 30 | 97.2 | 98.3 |
7 | 12 | 8 | 13 | メイショウソウゴン | 22 | 99.7 | 98.8 |
8 | 6 | 3 | 4 | アークエンジェル | 27 | 97.3 | 98.9 |
9 | 14 | 6 | 10 | ララランド | 7 | 101.1 | 99.0 |
10 | 13 | 2 | 2 | コウシ | 28 | 100.0 | 99.1 |
11 | 5 | 5 | 7 | ゼンコウテイ | 11 | 97.2 | 99.2 |
12 | 11 | 7 | 11 | アウタースペース | 47 | 98.9 | 99.2 |
13 | 3 | 3 | 3 | クーバ | 27 | 96.5 | 99.8 |
14 | 9 | 7 | 12 | ブレイブウォリアー | 52 | 98.7 | 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 | 1 | 220円 |
複勝 | 9 | 120円 |
枠連 | 1-6 | 770円 |
馬連 | 1-9 | 840円 |
ワイド | 1-9 | 390円 |