【はずれ】【AI競馬予測】2022/03/01 川崎 8R プリマヴェーラ賞【AIモデル: MRTPM_V1】
AIモデル: 「MRTPM(Version 1)」によるレース予測を算出しました。
AIモデル「MRTPM(Version 1)」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。
*AIモデル「MRTPM(Version 1)」の詳細についてはこちらをご参照ください。予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/03/01 14:50:00
- レース名: 8R プリマヴェーラ賞
- 場所: 川崎
- コース: ダート
- 距離: 2000m
- 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 | ガマン | 28 | 132.1 |
| 2 | 5 | 7 | ユラノグラフィア | 16 | 133.5 |
| 3 | 7 | 10 | フェイトリッパー | 15 | 133.9 |
| 4 | 6 | 8 | エデリー | 16 | 134.3 |
| 5 | 8 | 12 | ワンダーウォール | 13 | 135.0 |
| 6 | 6 | 9 | フォルベルール | 30 | 135.4 |
| 7 | 3 | 3 | スウォードキング | 37 | 135.5 |
| 8 | 1 | 1 | ピースオブホース | 18 | 135.5 |
| 9 | 2 | 2 | サンナイト | 59 | 136.1 |
| 10 | 4 | 5 | マイネルスキーブ | 20 | 136.3 |
| 11 | 7 | 11 | シャークヴィーナス | 31 | 136.5 |
| 12 | 4 | 4 | スパイスアップ | 25 | 138.4 |
| 13 | 5 | 6 | サヨノイチバン | 18 | 144.6 |
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 | 5 | 8 | 12 | ワンダーウォール | 13 | 135.0 | 134.7 |
| 1 | 6 | 6 | 9 | フォルベルール | 30 | 135.4 | 134.7 |
| 3 | 12 | 4 | 4 | スパイスアップ | 25 | 138.4 | 135.8 |
| 4 | 7 | 1 | 1 | ピースオブホース | 18 | 135.5 | 136.2 |
| 5 | 4 | 6 | 8 | エデリー | 16 | 134.3 | 136.3 |
| 6 | 11 | 7 | 11 | シャークヴィーナス | 31 | 136.5 | 136.4 |
| 7 | 13 | 5 | 6 | サヨノイチバン | 18 | 144.6 | 136.6 |
| 8 | 9 | 2 | 2 | サンナイト | 59 | 136.1 | 136.8 |
| 9 | 10 | 4 | 5 | マイネルスキーブ | 20 | 136.3 | 137.3 |
| 10 | 8 | 3 | 3 | スウォードキング | 37 | 135.5 | 137.7 |
| 11 | 2 | 5 | 7 | ユラノグラフィア | 16 | 133.5 | 137.9 |
| 12 | 1 | 8 | 13 | ガマン | 28 | 132.1 | 139.7 |
| 13 | 3 | 7 | 10 | フェイトリッパー | 15 | 133.9 | 145.4 |
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