【はずれ】【AI競馬予測】2022/12/04 水沢 5R C1【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年12月04日 11:40:18 2022年12月04日 12:40:27

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。

*AIモデル「MRTPM(Version 2)」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	81.6
2	2	2	レジェンドパワー	101	81.8
3	6	6	トーセンローラ	40	82.3
4	1	1	ルドヴィコ	51	83.0
5	7	8	ケイリュウアサヒ	47	84.7
6	6	7	サザンクロスナイト	13	84.8
7	4	4	シルバーウェーブ	50	85.5
8	5	5	マメシボリ	86	86.0
9	8	11	エアリエル	27	86.4
10	8	10	モズベイビー	36	86.5
11	7	9	コンバットパンチ	118	86.7

*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	86.5	84.6
2	6	6	7	サザンクロスナイト	13	84.8	84.9
4	5	7	8	ケイリュウアサヒ	47	84.7	85.2
3	7	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	86.4	85.2
6	4	1	1	ルドヴィコ	51	83.0	85.5
9	1	3	3	ボンボレーロ	20	81.6	85.7
8	3	6	6	トーセンローラ	40	82.3	85.7
7	11	7	9	コンバットパンチ	118	86.7	85.7
10	8	5	5	マメシボリ	86	86.0	85.9
11	2	2	2	レジェンドパワー	101	81.8	86.6

当選した払い戻し金はありませんでした。

地方競馬競馬予測ダート 1300m 水沢 MRTPM_V2

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