【はずれ】【AI競馬予測】2022/12/08 大井 1R C3三【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: 2022/12/08 14:30:00
- レース名: 1R C3三
- 場所: 大井
- コース: ダート
- 距離: 1200m
- 頭数: 14頭
- 馬場: 不良
- 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 | 3 | 3 | クツシタヌゲタ | 11 | 60.1 |
2 | 5 | 8 | レイオブホープ | 24 | 73.8 |
3 | 4 | 6 | コスモヴィテス | 39 | 74.3 |
4 | 1 | 1 | ベジタブルストア | 27 | 74.4 |
5 | 8 | 14 | サクラマス | 19 | 74.5 |
6 | 2 | 2 | ポルトフレイバー | 52 | 74.6 |
7 | 8 | 13 | カウンターパート | 11 | 74.6 |
8 | 7 | 11 | ビックプーカオ | 6 | 74.7 |
9 | 7 | 12 | テガタナ | 37 | 75.7 |
10 | 5 | 7 | ヤマトホープシップ | 28 | 76.5 |
11 | 6 | 9 | ジェイスマイル | 27 | 77.6 |
12 | 6 | 10 | ヤマノシャチー | 46 | 77.7 |
13 | 4 | 5 | サンクスグランパ | 13 | 80.4 |
14 | 3 | 4 | スクランブル | 7 | 86.6 |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 8 | 7 | 11 | ビックプーカオ | 6 | 74.7 | 72.4 |
2 | 7 | 8 | 13 | カウンターパート | 11 | 74.6 | 72.7 |
3 | 13 | 4 | 5 | サンクスグランパ | 13 | 80.4 | 73.0 |
4 | 1 | 3 | 3 | クツシタヌゲタ | 11 | 60.1 | 73.2 |
5 | 12 | 6 | 10 | ヤマノシャチー | 46 | 77.7 | 73.3 |
7 | 6 | 2 | 2 | ポルトフレイバー | 52 | 74.6 | 73.6 |
6 | 14 | 3 | 4 | スクランブル | 7 | 86.6 | 73.6 |
9 | 5 | 8 | 14 | サクラマス | 19 | 74.5 | 74.1 |
8 | 11 | 6 | 9 | ジェイスマイル | 27 | 77.6 | 74.1 |
10 | 3 | 4 | 6 | コスモヴィテス | 39 | 74.3 | 74.3 |
11 | 10 | 5 | 7 | ヤマトホープシップ | 28 | 76.5 | 74.5 |
12 | 9 | 7 | 12 | テガタナ | 37 | 75.7 | 74.7 |
13 | 2 | 5 | 8 | レイオブホープ | 24 | 73.8 | 76.0 |
14 | 4 | 1 | 1 | ベジタブルストア | 27 | 74.4 | 76.2 |
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。