【はずれ】【AI競馬予測】2022/04/10 中山 7R 4歳以上1勝クラス【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: 2022/04/10 13:15:00
- レース名: 7R 4歳以上1勝クラス
- 場所: 中山
- コース: ダート
- 距離: 1800m
- 頭数: 13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 | 13 | ビービーレガロ | 11 | 108.1 |
| 2 | 5 | 6 | ココリジャスミン | 26 | 112.5 |
| 3 | 1 | 1 | マルス | 24 | 113.1 |
| 4 | 2 | 2 | ハイエストエンド | 19 | 113.2 |
| 5 | 6 | 9 | セイウンオードリー | 19 | 113.6 |
| 6 | 6 | 8 | ロイヤルダンス | 11 | 114.9 |
| 7 | 4 | 5 | シュバルツイェガー | 11 | 115.2 |
| 8 | 7 | 11 | セイウンロミオ | 16 | 115.3 |
| 9 | 3 | 3 | タスマンハイウェイ | 10 | 115.7 |
| 10 | 8 | 12 | ビヨンドザシーン | 24 | 115.8 |
| 11 | 7 | 10 | ジンフラッシュ | 23 | 116.5 |
| 12 | 5 | 7 | キアヌマウナ | 15 | 118.3 |
| 13 | 4 | 4 | ヌンカプト | 32 | 122.0 |
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 | 4 | 2 | 2 | ハイエストエンド | 19 | 113.2 | 114.3 |
| 1 | 8 | 7 | 11 | セイウンロミオ | 16 | 115.3 | 114.3 |
| 3 | 6 | 6 | 8 | ロイヤルダンス | 11 | 114.9 | 114.6 |
| 4 | 10 | 8 | 12 | ビヨンドザシーン | 24 | 115.8 | 114.8 |
| 5 | 13 | 4 | 4 | ヌンカプト | 32 | 122.0 | 114.8 |
| 6 | 11 | 7 | 10 | ジンフラッシュ | 23 | 116.5 | 114.9 |
| 7 | 12 | 5 | 7 | キアヌマウナ | 15 | 118.3 | 115.1 |
| 8 | 5 | 6 | 9 | セイウンオードリー | 19 | 113.6 | 115.8 |
| 9 | 9 | 3 | 3 | タスマンハイウェイ | 10 | 115.7 | 115.9 |
| 10 | 1 | 8 | 13 | ビービーレガロ | 11 | 108.1 | 116.3 |
| 11 | 2 | 5 | 6 | ココリジャスミン | 26 | 112.5 | 116.5 |
| 12 | 7 | 4 | 5 | シュバルツイェガー | 11 | 115.2 | 117.3 |
| 13 | 3 | 1 | 1 | マルス | 24 | 113.1 | 120.8 |
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