【はずれ】【AI競馬予測】2022/12/05 水沢 6R C1【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: 2022/12/05 12:55:00
- レース名: 6R C1
- 場所: 水沢
- コース: ダート
- 距離: 1300m
- 頭数: 11頭
- 馬場: 稍重
- 天気: 小雪
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 | 5 | ミッキーバラード | 66 | 81.6 |
| 2 | 7 | 9 | トチノエレガント | 23 | 82.4 |
| 3 | 7 | 8 | キンザン | 26 | 82.4 |
| 4 | 4 | 4 | コンバットマジック | 39 | 82.6 |
| 5 | 2 | 2 | セキレイオペラ | 19 | 83.4 |
| 6 | 1 | 1 | スキーマー | 78 | 83.6 |
| 7 | 3 | 3 | ノーブルウルフ | 41 | 84.1 |
| 8 | 8 | 11 | ビッグリーフルーフ | 33 | 84.1 |
| 9 | 6 | 6 | フォーチュンキセキ | 106 | 84.8 |
| 10 | 6 | 7 | プリンシパル | 51 | 85.4 |
| 11 | 8 | 10 | ブライテストダーク | 40 | 85.5 |
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 | 11 | 8 | 10 | ブライテストダーク | 40 | 85.5 | 83.6 |
| 2 | 7 | 3 | 3 | ノーブルウルフ | 41 | 84.1 | 84.1 |
| 3 | 4 | 4 | 4 | コンバットマジック | 39 | 82.6 | 84.2 |
| 5 | 2 | 7 | 8 | キンザン | 26 | 82.4 | 84.5 |
| 4 | 8 | 8 | 11 | ビッグリーフルーフ | 33 | 84.1 | 84.5 |
| 7 | 3 | 7 | 9 | トチノエレガント | 23 | 82.4 | 84.6 |
| 6 | 5 | 2 | 2 | セキレイオペラ | 19 | 83.4 | 84.6 |
| 8 | 9 | 6 | 6 | フォーチュンキセキ | 106 | 84.8 | 84.8 |
| 9 | 1 | 5 | 5 | ミッキーバラード | 66 | 81.6 | 85.0 |
| 10 | 10 | 6 | 7 | プリンシパル | 51 | 85.4 | 85.3 |
| 11 | 6 | 1 | 1 | スキーマー | 78 | 83.6 | 87.9 |
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