【はずれ】【AI競馬予測】2022/11/19 高知 11R ファイナルレース【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 20:50:00
- レース名: 11R ファイナルレース
- 場所: 高知
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 稍重
- 天気: 曇
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 | 6 | メイクマイデイ | 8 | 89.6 |
| 2 | 2 | 2 | ダグザ | 11 | 91.6 |
| 3 | 1 | 1 | リゼ | 29 | 91.7 |
| 4 | 5 | 5 | ヒロノアステロイド | 8 | 92.3 |
| 5 | 3 | 3 | アイズダンシング | 7 | 94.4 |
| 6 | 8 | 12 | ハコダテジョー | 16 | 94.6 |
| 7 | 6 | 7 | マラッカ | 67 | 94.7 |
| 8 | 8 | 11 | サンゴ | 21 | 94.9 |
| 9 | 6 | 8 | マイネルストラトス | 60 | 95.4 |
| 10 | 7 | 10 | ユメノタスキ | 47 | 95.5 |
| 11 | 4 | 4 | ロードアライアンス | 16 | 96.7 |
| 12 | 7 | 9 | サイモンボナンザ | 9 | 97.1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 5 | 5 | ヒロノアステロイド | 8 | 92.3 | 94.3 |
| 2 | 7 | 6 | 7 | マラッカ | 67 | 94.7 | 94.6 |
| 3 | 12 | 7 | 9 | サイモンボナンザ | 9 | 97.1 | 94.7 |
| 4 | 9 | 6 | 8 | マイネルストラトス | 60 | 95.4 | 94.8 |
| 5 | 1 | 5 | 6 | メイクマイデイ | 8 | 89.6 | 95.6 |
| 6 | 10 | 7 | 10 | ユメノタスキ | 47 | 95.5 | 95.6 |
| 7 | 5 | 3 | 3 | アイズダンシング | 7 | 94.4 | 95.7 |
| 8 | 2 | 2 | 2 | ダグザ | 11 | 91.6 | 95.8 |
| 9 | 3 | 1 | 1 | リゼ | 29 | 91.7 | 96.3 |
| 10 | 8 | 8 | 11 | サンゴ | 21 | 94.9 | 96.9 |
| 12 | 6 | 8 | 12 | ハコダテジョー | 16 | 94.6 | 97.6 |
| 11 | 11 | 4 | 4 | ロードアライアンス | 16 | 96.7 | 97.6 |
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