【はずれ】【AI競馬予測】2022/12/06 金沢 4R 持田裕☆今年もお世話になりました記念【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: 2022/12/06 12:15:00
- レース名: 4R 持田裕☆今年もお世話になりました記念
- 場所: 金沢
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 8頭
- 馬場: 不良
- 天気: 曇
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 | 1 | 1 | ウインシュプリーム | 14 | 76.0 |
2 | 5 | 5 | フィールドノア | 41 | 89.8 |
3 | 4 | 4 | カフェテオドーラ | 27 | 90.6 |
4 | 2 | 2 | スリーエクセレント | 10 | 90.9 |
5 | 3 | 3 | グラント | 17 | 91.2 |
6 | 7 | 7 | オッカナイ | 23 | 91.5 |
7 | 8 | 8 | ナムラロロ | 13 | 94.5 |
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 | 7 | 8 | 8 | ナムラロロ | 13 | 94.5 | 90.4 |
2 | 4 | 2 | 2 | スリーエクセレント | 10 | 90.9 | 90.7 |
3 | 2 | 5 | 5 | フィールドノア | 41 | 89.8 | 91.0 |
4 | 3 | 4 | 4 | カフェテオドーラ | 27 | 90.6 | 91.4 |
5 | 5 | 3 | 3 | グラント | 17 | 91.2 | 91.5 |
6 | 6 | 7 | 7 | オッカナイ | 23 | 91.5 | 91.7 |
7 | 1 | 1 | 1 | ウインシュプリーム | 14 | 76.0 | 94.0 |
当選した払い戻し金
当選した払い戻し金はありませんでした。