【はずれ】【AI競馬予測】2022/11/19 阪神 9R 出石特別【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: 2022/11/19 14:31:00
- レース名: 9R 出石特別
- 場所: 阪神
- コース: ダート
- 距離: 1800m
- 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 | 5 | 10 | ペイルライダー | 22 | 113.1 |
2 | 4 | 8 | ニホンピロハーバー | 16 | 113.7 |
3 | 1 | 1 | スズカルビコン | 35 | 114.4 |
4 | 5 | 9 | ルモンド | 19 | 114.5 |
5 | 4 | 7 | メイショウヨシテル | 18 | 114.8 |
6 | 6 | 11 | シゲルバクハツ | 20 | 114.8 |
7 | 8 | 16 | シンゼンデレヤ | 17 | 114.8 |
8 | 3 | 5 | フランスゴデイナ | 7 | 115.0 |
9 | 7 | 13 | イルミネーター | 28 | 115.1 |
10 | 6 | 12 | ロードグリュック | 33 | 115.3 |
11 | 2 | 3 | メイショウオキビ | 13 | 115.3 |
12 | 3 | 6 | オディロン | 9 | 117.4 |
13 | 7 | 14 | アクセル | 29 | 118.5 |
14 | 8 | 15 | クリノナイスガイ | 13 | 119.3 |
15 | 1 | 2 | ヒミノフラッシュ | 18 | 123.9 |
16 | 2 | 4 | ガムラン | 45 | 126.2 |
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 | 12 | 3 | 6 | オディロン | 9 | 117.4 | 113.2 |
2 | 6 | 6 | 11 | シゲルバクハツ | 20 | 114.8 | 113.3 |
3 | 14 | 8 | 15 | クリノナイスガイ | 13 | 119.3 | 113.4 |
4 | 2 | 4 | 8 | ニホンピロハーバー | 16 | 113.7 | 113.5 |
5 | 15 | 1 | 2 | ヒミノフラッシュ | 18 | 123.9 | 113.6 |
6 | 8 | 3 | 5 | フランスゴデイナ | 7 | 115.0 | 113.7 |
7 | 10 | 2 | 3 | メイショウオキビ | 13 | 115.3 | 114.0 |
8 | 5 | 4 | 7 | メイショウヨシテル | 18 | 114.8 | 114.2 |
9 | 3 | 1 | 1 | スズカルビコン | 35 | 114.4 | 114.4 |
10 | 11 | 6 | 12 | ロードグリュック | 33 | 115.3 | 114.4 |
11 | 9 | 7 | 13 | イルミネーター | 28 | 115.1 | 114.7 |
12 | 1 | 5 | 10 | ペイルライダー | 22 | 113.1 | 115.7 |
13 | 7 | 8 | 16 | シンゼンデレヤ | 17 | 114.8 | 115.9 |
14 | 16 | 2 | 4 | ガムラン | 45 | 126.2 | 116.3 |
15 | 4 | 5 | 9 | ルモンド | 19 | 114.5 | 116.7 |
16 | 13 | 7 | 14 | アクセル | 29 | 118.5 | 117.4 |
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。