【はずれ】【AI競馬予測】2022/12/04 水沢 5R C1【AIモデル: MRTPM_V1】

2022年12月04日 11:40:10 2022年12月04日 12:40:26

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	3	3	ボンボレーロ	20	81.3
2	6	6	トーセンローラ	40	81.8
3	2	2	レジェンドパワー	101	82.9
4	1	1	ルドヴィコ	51	83.1
5	7	8	ケイリュウアサヒ	47	84.3
6	5	5	マメシボリ	86	85.1
7	6	7	サザンクロスナイト	13	85.3
8	4	4	シルバーウェーブ	50	85.5
9	8	11	エアリエル	27	85.9
10	8	10	モズベイビー	36	86.0
11	7	9	コンバットパンチ	118	86.3

*AIモデルは完璧ではありません。あくまで予測なので結果の責任は負えません。参考データの1つとしてみていただければと思います。

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	10	8	10	モズベイビー	36	86.0	84.6
2	7	6	7	サザンクロスナイト	13	85.3	84.9
4	5	7	8	ケイリュウアサヒ	47	84.3	85.2
3	8	4	4	シルバーウェーブ	50	85.5	85.2
5	9	8	11	エアリエル	27	85.9	85.2
6	4	1	1	ルドヴィコ	51	83.1	85.5
9	1	3	3	ボンボレーロ	20	81.3	85.7
8	2	6	6	トーセンローラ	40	81.8	85.7
7	11	7	9	コンバットパンチ	118	86.3	85.7
10	6	5	5	マメシボリ	86	85.1	85.9
11	3	2	2	レジェンドパワー	101	82.9	86.6

当選した払い戻し金はありませんでした。

MRTPM_V1 地方競馬競馬予測ダート 1300m 水沢

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